PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种基于梯度的强化学习算法。它的主要思想是通过对策略的更新来提高策略的效率。主要包括以下步骤:

1. 首先选取一个初始策略，然后使用这个策略在环境中进行多次探索。

2. 收集探索中获得的数据，并使用这些数据来估计策略的价值。

3. 通过梯度下降法来更新策略，使得策略的价值更高。

4. 通过使用一个称为“clip”的技巧来限制策略的更新，以避免策略变得过于激进。

5. 重复上述步骤，直到策略达到最优。

PPO 通过在策略迭代过程中限制更新的幅度来防止策略的更新过于激进，从而提高了稳定性和效率。这也是为什么 PPO