近端策略优化

近端策略优化（，PPO）是OpenAI公司于2017年开发的一系列无模型强化学习算法。该算法采用了策略梯度算法，这意味着它们的做法是搜索策略空间而非状态-动作对的值。

近端策略优化包含了置信域方法的一些优点，如更易于实现，更通用，并且具有更好的样本复杂度。该算法是通过使用不同的目标函数来完成的。

另见 
 强化学习
 时序差分学习
 博弈论

参考文献

外部链接 
 Announcement of Proximal Policy Optimization by OpenAI 
 GitHub repo 

機器學習演算法
强化学习