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TRPO由John Schulman等人在2015年提出，将策略更新形式化为约束优化问题：最大化替代目标函数同时约束新旧策略之间的KL散度不超过阈值
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8/5/2026
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UnverifiedTRPO通过约束策略更新的KL散度来保证单调改进，但需要计算二阶导数（Fisher信息矩阵），实现复杂度高于PPO70% similarVerifiedPPO通过引入裁剪目标函数将新旧策略概率比值限制在[1-ε, 1+ε]区间，替代TRPO的KL散度约束，简化了实现复杂度69% similarUnverifiedPPO由Schulman等人于2017年提出，通过裁剪重要性采样比值约束策略更新步长69% similarVerifiedPPO的核心创新在于通过裁剪目标函数来限制策略更新的幅度，避免因单次更新过大导致训练崩溃61% similarUnverifiedPPO 由 OpenAI 于 2017 年提出，通过裁剪机制限制策略更新幅度，当新旧策略概率比超出 1±0.2 范围时截断梯度60% similar
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