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 PPO（Proximal Policy Optimization）算法是 OpenAI 提出的强化学习算法，旨在改进 TRPO（Trust Region Policy Optimization）的性能，特别是在计算效率和实现复杂度上，当前是强化学习领域中极具影响力的方法之一，因其兼具稳定性、效率和实现简洁性而被广泛应用于机器人控制、游戏AI等多个场景。它通过限制策略更新的幅度，有效解决了传统策略梯度方法不稳定的问题，成为深度强化学习的代表算法。PPO不仅推动了强化学习在实际应用中的落地，也为后续算法的研究提供了坚实基础，具有重要的理论与实践意义。

【强化学习】深入理解：PPO（Proximal Policy Optimization） 和 TRPO（Trust Region Policy Optimization） 的本质区别

 D*算法（动态A*算法）是一种用于机器人路径规划的算法，特别适合在环境变化的情况下重新计算路径。它的基本思路是动态地、逐步地找到从起点到目标的最短路径，尤其是在障碍物动态变化的情况下。

【启发式算法】Dynamic A*（D*）算法详细介绍（Python）

 RRT（Rapidly-exploring Random Tree）快速扩展随机树是一种采样式路径规划算法，广泛应用于机器人运动规划、自动驾驶、无人机路径设计等领域。它特别适用于高维空间中的路径规划问题。下面是对RRT算法的详细介绍：

【启发式算法】RRT算法详细介绍（Python）

   RRT*算法（Rapidly-exploring Random Tree Star）是一种用于机器人路径规划的算法，旨在为机器人找到从起点到目标的最短路径，同时避免障碍物。它是基于RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的改进版，具有更高的路径质量和优化能力。RRT*的关键特点是它能够在搜索过程中逐渐优化路径，最终找到一条接近最短的路径。

【启发式算法】RRT*算法详细介绍（Python）

        强化学习（Reinforcement Learning，RL） 大致可以分为两类：基于价值的算法 和 基于策略的算法、基于Actor-Critic（混合）以及基于模型的。这几类算法分别侧重于不同的学习方法和策略更新方式。

【强化学习】深入理解：基于价值（Value）VS 基于策略（Policy）

  Reward Model（奖励模型）是近年来在深度学习和强化学习领域广泛应用的一种技术，特别是在生成式模型（如大型语言模型）和强化学习（RL）结合的场景中，起到了至关重要的作用。它在多个领域的应用中，尤其是在自然语言处理（NLP）和数学推理领域，展现了显著的潜力。

【强化学习】Reward Model（奖励模型）详细介绍

        Dijkstra算法，全称迪杰斯特拉算法，是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉（Edsger W. Dijkstra）在1956年提出的，是一种用于解决图中的最短路径问题的算法。这种算法适用于带权重的图，其中每条边有一个非负的权重值。

【启发式算法】Dijkstra算法详细介绍（Python）

        A*算法是一种高效的路径搜索算法，广泛应用于人工智能、机器人技术、游戏开发等领域。它由Peter Hart、Nils Nilsson和Bertram Raphael于1968年首次提出。A算法结合了Dijkstra算法的系统性搜索和启发式搜索的优点，通过使用启发式函数来减少搜索空间，同时保证找到最短路径。

一学就会：A*算法详细介绍（Python）

        Soft Actor-Critic（SAC） 是一种最先进的强化学习算法，属于 Actor-Critic 方法的变体。它特别适合处理 连续动作空间，并通过引入最大熵（Maximum Entropy）强化学习的思想，解决了许多传统算法中的稳定性和探索问题。

【强化学习】Soft Actor-Critic (SAC) 算法

        强化学习中的深度Q网络（DQN）是一种将深度学习与Q学习结合的算法，它通过神经网络逼近Q函数以解决复杂的高维状态问题。然而，DQN存在过估计问题（Overestimation Bias），即在更新Q值时，由于同时使用同一个网络选择动作和计算目标Q值，可能导致Q值的估计偏高。

【强化学习】Double DQN(Double Deep Q-Network)算法

        双延迟深度确定性策略梯度算法，TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）是强化学习中专为解决连续动作空间问题设计的一种算法。TD3算法的提出是在深度确定性策略梯度（DDPG）算法的基础上改进而来，用于解决强化学习训练中存在的一些关键挑战。

【强化学习】双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)详解

        深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient、DDPG）算法是一种基于深度强化学习的算法，适用于解决连续动作空间的问题，比如机器人控制中的连续运动。它结合了确定性策略和深度神经网络，是一种模型无关的强化学习算法，属于Actor-Critic框架，并且同时利用了DQN和PG（Policy Gradient）的优点。

【强化学习】深度确定性策略梯度算法(DDPG)详解（附代码）

        近端策略优化、PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，设计的目的是在复杂任务中既保证性能提升，又让算法更稳定和高效。以下用通俗易懂的方式介绍其核心概念和流程。

【强化学习】近端策略优化算法(PPO)万字详解（附代码）

      Asynchronous Advantage Actor-Critic，  A3C（异步优势Actor-Critic）算法可以用通俗的方式解释为一种“团队协作”的强化学习方法，它的核心思想是通过多个线程（“团队成员”）同时工作，快速学习一个任务的最佳策略。

【强化学习】异步优势Actor-Critic， A3C算法(对比AC、A2C)

        Actor-Critic算法是一种强化学习中的方法，结合了“演员”（Actor）和“评论家”（Critic）两个部分。下面用一个生活中的比喻来说明它的原理：

【强化学习】演员评论家Actor-Critic算法(万字长文、附代码)

        REINFORCE 是一种策略梯度算法，用于强化学习中的策略优化问题。它的核心思想是直接优化策略，通过采样环境中的轨迹来估计梯度并更新策略。

【强化学习】策略梯度---REINFORCE算法

        Sarsa算法是一种强化学习（Reinforcement Learning, RL）的经典算法，属于时序差分（Temporal Difference, TD）方法。它是一种基于策略的学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的问题。

【强化学习】基础在线算法：Sarsa算法

        在强化学习中，Policy Gradient（策略梯度）算法是一类通过优化策略函数直接来求解最优策略的方法。与基于值函数（例如Q学习和SARSA）的方法不同，策略梯度方法直接对策略函数进行建模，目标是通过梯度下降的方法来最大化预期的累积奖励（即期望回报）。这些算法主要适用于连续的动作空间或高维问题，能够在复杂的环境中取得较好的性能。

【强化学习】策略梯度（Policy Gradient，PG）算法

        在强化学习中，Q-Learning 是一种基于值函数的强化学习算法。它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来选择最优策略。Q-Learning 是一种 无模型（model-free） 的强化学习方法，意味着它不需要了解环境的动态（即转移概率和奖励函数），而只依赖于与环境的交互。

【强化学习】基础离线算法：Q-Learning算法

        强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一种让机器“通过尝试和错误学习”的方法。它模拟了人类和动物通过经验积累来学会做决策的过程，目的是让机器或智能体能够在复杂的环境中选择最优的行为，从而获得最大的奖励。

【SARL】单智能体强化学习（Single-Agent Reinforcement Learning）《纲要》

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