基于近端策略优化的Proximal Policy Optimization（PPO）的无人机姿态控制系统的研究——详细版

1.问题描述：

 

        PPO算法是由OpenAI提出的，该算法是一种全新的策略梯度（Policy Gradient）算法，但是传统的策略梯度算法受到步长影响较大，而且很难选择出最优的步长参数，如果训练过程中，新策略和旧策略之间的差异过大将影响最终的学校效果。针对这个问题，PPO算法提出了一种新的目标函数，其可以通过多个训练步骤进行小批量的更新，从而解决了传统策略梯度算法中的步长选择问题。

    

       其将无人机环境所产生的信号作为学习系统的动作的评价指标，其结构上由工作环境W和智能体A两个部分构成。其中智能体A由策略单元P，输入单元I以及强化单元R三个部分构成。其工作模式主要是根据输入单元在感知环境状态之后，做出一个反馈动作并作用到环境中，环境给出一个强化信号，将这个强化后的信号转换为智能体A的输入信号，并经过强化模块将智能体A的新的动作给学习单元࿰