python强化学习ppo算法

# 假设有一个策略网络 PolicyNet，一个值函数网络 ValueNet，以及优化器 optimizer def train(policy_net, value_net, optimizer, states, actions, rewards, next_states, epochs=10): # 初始化优势估计（这里省略，通常需要前向传播值函数网络并计算） advantages = compute_advantages(rewards, next_states, value_net) for epoch in range(epochs): for state, action, advantage in zip(states, actions, advantages): # 预测旧的动作概率和值 old_action_probs, old_value = policy_net(state), value_net(state) old_action_log_prob = log_probability(old_action_probs, action) # 计算新的动作概率和值 new_action_probs, new_value = policy_net(state), value_net(state) new_action_log_prob = log_probability(new_action_probs, action) # 计算比率 ratio = exp(new_action_log_prob - old_action_log_prob) # PPO剪切机制 surr1 = ratio * advantage surr2 = clip(ratio, 1 - epsilon, 1 + epsilon) * advantage policy_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean() # 值函数损失（可选） value_loss = mse_loss(new_value, target_value) # target_value 需要根据奖励计算 # 总损失 loss = policy_loss + value_loss * value_coef # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 注意：这里的 compute_advantages, log_probability, mse_loss 等函数需要你自己实现 # 这里的 epsilon 是PPO剪切机制中的超参数，用于控制策略更新的步长