在线学习和离线学习

• 在线学习:和环境互动的Agent以及和要学习的Agent是同一个， 同一个Agent，一边和环境做互动，一边在学习。
• 离线学习: 和环境互动及的Agent以和要学习的Agent不是同一个，学习的Agent通过看别人完来学习。

利用新的参数去采样一次，然后更新多次。那么怎么做呢?利用重要性采样的方法。

重要性采样

表示从分布中采样数据，但如果我们无法从分布中采样数据，只能从另一个分布中采样。对期望值进行修正

然后可以改成对分布中的取期望值。

从分布中采样数据， 需要再乘以一个weight以修正两个分布之间的差异。

通过重要性采样技巧将在线学习转换为离线学习

利用去和环境做互动，利用搜集到的数据对进行更新。当更新到一定次数之后，再利用重新去和环境做互动。

 推导出新的目标函数, 表示利用去采样进而更新参数。引用重要性采用的前提是这两个分布不能相差太多，否则结果就会不好，那如何去避免相差太多呢?这就是PPO在做的事情，在训练的时候多加一个限制， 希望和越像越好。PPO的前身是TRPO

就是两个限制的位置是不同的，PPO在实做上比TRPO要更加容易。KL距离不是指的参数上的距离，而是表现上的距离， 而是action上的距离。

PPO算法

 对应的函数图像如下所示:（横轴为第一项的值，纵轴为clip函数的输出，当第一项小于(）,输出，当第一项大于，输出， 否则介于两者之间的话直接输出第一项的值。

 示意图:在绿色的线和蓝色的线之间取最小的那个值。如果A>0，取左图中的红线，如果A<0，取右图中的红线为目标函数。

这个复杂公式的目的在于控制与环境交互的Model和跟新参数的Model之间的差距不要过大。具体为:

如果A>0， 意味着应该增加状态动作对的几率，也即希望越大越好，但又限制其和的比值不能超过。A<0的时候也是类似的。