关于如何写一个ppo算法，这是我的理解：

PPO算法是一种基于策略的、使用两个神经网络的强化学习算法[1]。PPO是TRPO算法的一种改进，它在实现上简化了TRPO中的复杂计算，并且在实验中的性能大多数情况下会比TRPO更好[2]。PPO主要有两个变种，一个是结合KL penalty的，一个是用了clip方法，本文实现的是后者即PPO-clip[1]。
要实现PPO算法，需要先了解伪代码。伪代码如下：

```
for i in range(num_updates):
    # 收集数据
    data = collect_data(env, policy, batch_size)
    # 计算优势函数
    advantages = calculate_advantages(data.reward, data.done, data.value, next_value)
    # 更新策略
    for epoch in range(num_epochs):
        policy_loss, value_loss = update_policy_and_value(data.observation, data.action,
                                                          advantages, old_policy)
        # 如果policy更新太大，则回滚到旧策略
        if policy_loss > 1.5 * old_policy_loss:
            break
    # 更新旧策略
    old_policy = copy.deepcopy(policy)
```

其中collect_data()函数用于收集数据；calculate_advantages()函数用于计算优势函数；update_policy_and_value()函数用于更新策略和价值函数；如果policy更新太大，则回滚到旧策略[3][4]。
参考资料：
[1] https://blog.csdn.net/qq_36372583/article/details/103986782
[2] https://hrl.boyuai.com/reinforcement-learning/policy-gradient/2020/08/20/PPO.html
[3] https://www.jianshu.com/p/fc9d8f7a6b0e
[4] https://deeprlhub.com/docs/pdf/ppo.pdf
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