PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一種用於連續動作空間的強化學習算法。其流程主要包括以下幾個步驟：
網路構建：首先，定義兩個神經網路：Actor和Critic。Actor負責生成策略分布，即輸出動作的機率分布；Critic則負責評估策略的好壞，即預測動作的長期獎勵。
環境互動：從環境狀態s開始，執行由Actor生成的動作a，得到獎勵r和下一個環境狀態s'。將這些信息記錄下來。
重要性採樣：在更新Critic網路時，使用重要性採樣技術。具體來說，有兩個參數相同的Actor網路：A-old和A-new。在N步採樣過程中，第一次更新A-new時，採樣數據服從A-old和A-new的分布。當第二次更新時，由於A-new的分布和採樣數據的分布已經不同，需要使用重要性採樣。
Critic網路更新：將存儲的所有s組合輸入到Critic網路中，得到所有狀態的V_值。計算At = R – V_，其中R是折扣獎勵序列。求c_loss = mean(square(At ))，然後反向傳播更新Critic網路。
Actor網路更新：將存儲的所有s組合輸入到actor-old和actor-new網路，分別得到常態分配Normal1和Normal2。將存儲的所有action組合為actions輸入到這兩個常態分配，得到每個actions對應的log(prob1)和log(prob2)。然後使用PPO2的方式計算a_loss = mean(min((ration* At, clip(ratio, 1-ξ, 1+ξ)* At)))，然後反向傳播，更新Actor網路。
以上就是PPO算法的主要流程。希望對你有所幫助。