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为什么 PPO 概率计算适合连续动作

PPO（近端策略优化）适合处理连续动作空间的原因主要与其基于策略梯度的框架、概率分布的参数化方式以及信任域优化机制有关

1. 策略梯度方法的天然优势

• 直接输出动作：PPO属于策略梯度（Policy Gradient）算法，其策略网络直接输出动作的概率分布参数（如均值和方差），而非像DQN那样输出离散动作的Q值。这种设计天然适合连续动作空间，因为连续动作需要具体的数值输出（如力的大小、角度等），而非从离散选项中选择。
• 示例：在机器人控制任务中，PPO的策略网络可以输出关节的目标角度（均值）和探索范围（方差），从而生成连续的控制信号。

2. 连续动作的概率分布参数化

• 高斯分布的灵活性：PPO通常用高斯分布（正态分布）来建模连续动作的概率分布：
  • 均值（μ&#x