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服装网站开发,公司一般都用什么邮箱,百度引擎搜索,芜湖中凡网站建设公司PPO是属于什么类型的RL算法#xff0c;on policy还是off policyPPO#xff08;Proximal Policy Optimization#xff09;属于 on-policy 的强化学习算法。结论一句话#x1f449; PPO 是 on-policy 的策略梯度#xff08;Policy Gradient#xff09;方法#xff0c;而不…PPO是属于什么类型的RL算法on policy还是off policyPPOProximal Policy Optimization属于 on-policy 的强化学习算法。结论一句话PPO 是 on-policy 的策略梯度Policy Gradient方法而不是 off-policy。为什么 PPO 是 on-policy1️⃣ 数据来源决定属性on-policy使用**当前策略或非常接近的策略**采样得到的数据来更新策略off-policy可以用历史策略或其他策略采样的数据例如 replay buffer PPO 在每一轮更新中用当前策略πθ_old采样轨迹用这些轨迹来更新新策略 πθ虽然更新过程中会进行多次gradient step但这些数据不能跨策略长期复用这就是 on-policy 的核心特征。2️⃣ PPO 的核心目标函数是 on-policy 的PPO 的 clipped objectiveLCLIP(θ)Et[min⁡(rt(θ)At, clip(rt(θ),1−ϵ,1ϵ)At)]L^{\text{CLIP}}(\theta) \mathbb{E}_t \left[ \min\left( r_t(\theta) A_t,\; \text{clip}(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1\epsilon) A_t \right) \right]LCLIP(θ)Et​[min(rt​(θ)At​,clip(rt​(θ),1−ϵ,1ϵ)At​)]其中rt(θ)πθ(at∣st)πθold(at∣st)r_t(\theta) \frac{\pi_\theta(a_t|s_t)}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(a_t|s_t)}rt​(θ)πθold​​(at​∣st​)πθ​(at​∣st​)​关键点分母是采样数据时的旧策略数据必须来自π_old如果策略差太多clip 会限制更新 这是受限的 on-policy 更新而不是 off-policy 的任意重放。3️⃣ PPO 和 off-policy 方法的本质区别算法类型是否可用 replay buffer代表算法PPOOn-policy❌ 不可长期复用PPO, A2C, TRPODQNOff-policy✅DQNSACOff-policy✅SACTD3Off-policy✅TD3常见误解澄清 ⚠️❌ “PPO 用 importance sampling所以是 off-policy”不对。PPO 的 importance sampling只是限制新旧策略的差异并不允许使用任意旧数据数据仍然来自最近一次策略 这是on-policy with correction不是 off-policy一句话记忆法 策略梯度 当前策略采样 on-policyQ-learning replay buffer off-policyPPO 属于前者。如果你愿意我也可以从理论角度对比 PPO vs SAC从量化交易 / 连续控制角度讲为什么 PPO 常被用结合代码如 Stable-Baselines / CleanRL解释 on-policy 的具体实现直接告诉我你更关心哪一块