La optimización de políticas próximas (PPO) es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que se utiliza para optimizar las políticas con respecto a los rendimientos esperados. Es un método de gradiente de políticas que es una alternativa a la optimización de políticas de región de confianza (TRPO). La idea básica detrás de PPO es fomentar la exploración y al mismo tiempo fomentar la explotación.
PPO busca encontrar la póliza óptima realizando un paso de optimización en la función de pérdida de la póliza de un agente determinado. Luego, el agente selecciona acciones basadas en esta política. Esta optimización permite al agente tomar mejores decisiones y por tanto obtener mayores recompensas del entorno.
El algoritmo funciona tomando una muestra de un lote de episodios de un entorno y calculando los rendimientos esperados para ese lote. Luego utiliza los parámetros de la política para optimizar los rendimientos esperados del lote muestreado, teniendo en cuenta al mismo tiempo las limitaciones de la política.
Una de las ventajas de PPO es que se puede utilizar para entrenar políticas en múltiples entornos diferentes, ya que los parámetros de la política son los mismos para cada entorno, lo que significa que la misma política se puede utilizar para diferentes entornos. Esto hace que PPO sea altamente escalable y más generalizable que otros algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
PPO ha demostrado su capacidad para superar a otros algoritmos de aprendizaje por refuerzo en una variedad de dominios, incluida la robótica, los videojuegos y los juegos de mesa. Es un algoritmo eficaz de aprendizaje por refuerzo sin modelos y se ha vuelto más popular recientemente debido a su escalabilidad y facilidad de uso.
