PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一種強化學習中的策略梯度方法，主要套用於解決連續控制任務。PPO算法在2017年由OpenAI提出，旨在解決傳統策略梯度方法在連續控制任務中面臨的挑戰。它的核心思想是減小策略更新引起的方差，從而提高學習效果。PPO算法通過引入一個近似目標函式和一個重要性採樣來減小方差，同時限制新舊策略之間的差異，避免策略最佳化過程中出現性能的大幅波動。
PPO算法有兩種主要的變體：PPO-Penalty和PPO-Clip。PPO-Penalty使用KL散度作為一個約束條件，但將其作為目標函式的一個懲罰項，而不是硬性約束，並自動調整懲罰係數以適應數據的規模。PPO-Clip則使用一種特殊的裁剪技術，在目標函式中消除了新策略遠離舊策略的動機。
PPO算法是一個on-policy的算法，意味著它需要用當前的策略產生數據，並用這些數據更新策略。它可以使用重要性採樣技術，利用之前的數據進行多步更新，提高數據的利用效率。
PPO算法在許多領域都有廣泛的套用，包括機器人控制、自動駕駛、金融投資等。例如，在機器人控制領域，PPO算法可以用於訓練機器人的行走、抓取等技能；在自動駕駛領域，PPO算法可以用於訓練自動駕駛汽車的駕駛策略；在金融投資領域，PPO算法可以用於最佳化投資策略，提高投資回報。