PPO算法与DDPG算法的比较

一、PPO算法

1. actor网络

Actor 网络输出在给定状态 $s_t$下采取每个动作的概率分布，通常使用一个神经网络表示：$[{\pi }_{\theta }(a_t|s_t)]$.PPO 迭代地更新这个 policy，以改进策略并提高性能。

2. Critic网络

$[V_{\varphi }(s_t)]$用于估计状态的值函数。Critic 网络的目标是学习一个准确估计的状态值函数，以便计算优势函数（Advantage Function）。这个 value 网络帮助计算 advantage（优势），即在某个状态下执行某个动作相对于平均水平的优越性。

二、DDPG算法

1. actor网络

DDPG 使用一个 actor 网络$[{\mu }_{\theta }(s_t)]$，其输出是在给定状态下采取的动作。与 PPO 不同，DDPG 的输出是连续的动作，而不是动作概率分布。

2. Critic网络

DDPG 有一个 critic 网络$[Q_{\varphi }(s_t,a_t)]$，用于估计在给定状态和动作下的 Q 值（动作的质量）。这个 Q 值用于计算 policy gradient，以更新 actor 网络。

Critic 网络的训练目标是最小化 Q 值的均方误差，以使其能够准确估计累积奖励。

三、比较

• 更新目标：PPO 通过迭代更新 policy 来提高性能，而 DDPG 则使用 critic 网络的 Q 值来计算 policy gradient，并更新 actor 网络。