これは、PPOアルゴリズムの書き方についての私の理解です。

PPOアルゴリズムは、戦略ベースと2つのニューラルネットワーク強化学習アルゴリズムです[1]。PPOはTRPOアルゴリズムの改善です。実装におけるTRPOの複雑な計算を簡素化し、実験のパフォーマンスはTRPOよりも優れています[2]。PPOには2つの主要なバリアントがあり、1つはKLペナリティと組み合わされ、もう1つはClipメソッドを使用しています。この記事では、後者、つまりPPO-Clip [1]を実装しています。
PPOアルゴリズムを達成するには、最初に擬似コードを理解する必要があります。擬似コードは次のとおりです。

`` `
範囲のi（num_updates）：
    ＃ データ収集
    data = collect_data（env、ポリシー、batch_size）
    ＃計算アドバンテージ関数
    利点= calculating_advantages（data.reward、data.done、data.value、next_value）
    ＃更更
    範囲のエポックの場合（num_epochs）：
        policy_loss、value_loss = update_policy_and_value（data.observation、data.action、
                                                          利点、old_policy）
        ＃ポリシーが大きすぎる場合は、古い戦略にロールバックします
        if policy_loss> 1.5 * old_policy_loss：
            壊す
    ＃古い戦略を更新します
    old_policy = copy.deepcopy（ポリシー）
`` `

その中で、collect_data（）関数はデータを収集するために使用されます; calculating_advantages（）関数はアドバンテージ関数を計算するために使用されます; update_policy_and_value（）関数は戦略と値関数を更新するために使用されます;ポリシーが更新されている場合、ロールバック古い戦略[3] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4]]エッセンス
参考資料：
[1] https://blog.csdn.net/qq_36372583/article/details/103986782
[2] https://hrl.boyuai.com/reinforcement-rearning/policy-gradient/2020/08/20/ppo.htmml
[3] https://www.jiansshu.com/p/fc9d8f7a6b0e
[4] https://deeprlhub.com/docs/pdf/ppo.pdf
关于如何写一个ppo算法，这是我的理解：

PPO算法是一种基于策略的、使用两个神经网络的强化学习算法[1]。PPO是TRPO算法的一种改进，它在实现上简化了TRPO中的复杂计算，并且在实验中的性能大多数情况下会比TRPO更好[2]。PPO主要有两个变种，一个是结合KL penalty的，一个是用了clip方法，本文实现的是后者即PPO-clip[1]。
要实现PPO算法，需要先了解伪代码。伪代码如下：

```
for i in range(num_updates):
    # 收集数据
    data = collect_data(env, policy, batch_size)
    # 计算优势函数
    advantages = calculate_advantages(data.reward, data.done, data.value, next_value)
    # 更新策略
    for epoch in range(num_epochs):
        policy_loss, value_loss = update_policy_and_value(data.observation, data.action,
                                                          advantages, old_policy)
        # 如果policy更新太大，则回滚到旧策略
        if policy_loss > 1.5 * old_policy_loss:
            break
    # 更新旧策略
    old_policy = copy.deepcopy(policy)
```

其中collect_data()函数用于收集数据；calculate_advantages()函数用于计算优势函数；update_policy_and_value()函数用于更新策略和价值函数；如果policy更新太大，则回滚到旧策略[3][4]。
参考资料：
[1] https://blog.csdn.net/qq_36372583/article/details/103986782
[2] https://hrl.boyuai.com/reinforcement-learning/policy-gradient/2020/08/20/PPO.html
[3] https://www.jianshu.com/p/fc9d8f7a6b0e
[4] https://deeprlhub.com/docs/pdf/ppo.pdf