阶段四：高级算法¶

学习时间: 2周 重要性: ⭐⭐⭐⭐⭐ 当前最先进的RL算法

📚 本阶段内容¶

本阶段学习当前最先进、最实用的强化学习算法，包括PPO、SAC等工业界常用算法。

章节列表¶

1. 01-PPO算法
2. 策略梯度的问题
3. 重要性采样比率裁剪
4. 自适应KL惩罚

5. 实现细节

6. 02-SAC算法

7. 最大熵RL框架
8. 软Q学习
9. 自动温度调节

10. 双Q网络

11. 03-TRPO算法

12. 信任区域方法
13. 自然策略梯度
14. Fisher信息矩阵

15. 共轭梯度法

16. 04-模型基方法

17. Dyna-Q
18. 模型学习
19. MBMF (Model-Based Value Expansion)

20. 规划与学习的结合

21. 05-分布式RL

22. Ape-X
23. IMPALA
24. R2D2

25. 并行化训练

26. 06-分层与多目标强化学习 🆕

27. Options框架与时间抽象
28. Option-Critic端到端学习
29. 目标条件RL与HER
30. 多目标RL与帕累托优化
31. 自博弈（Self-Play）

🎯 学习目标¶

完成本阶段后，你将能够： - 理解并实现PPO算法 - 掌握SAC的最大熵框架 - 理解模型基方法的优势 - 了解分布式训练的原理 - 能够解决复杂的连续控制任务

🔗 与前后阶段的联系¶

前一阶段: 03-函数近似与深度学习
    ├── 值函数近似
    ├── DQN
    ├── 策略梯度
    └── Actor-Critic
            ↓
本阶段: 04-高级算法
    ├── PPO
    ├── SAC
    ├── TRPO
    └── 分布式RL
            ↓
后一阶段: 05-实战项目
    ├── 综合应用
    └── 复杂任务

💡 学习建议¶

1. 理解原理：不仅要会用，更要理解为什么有效
2. 阅读源码：查看Stable-Baselines3等库的实现
3. 实验对比：在相同环境上对比不同算法
4. 调参经验：积累超参数调节的经验

🛠️ 实践项目¶

1. Mujoco连续控制：用PPO/SAC解决Walker、Hopper
2. PyBullet机器人：低成本机器人仿真
3. 自定义环境：将算法应用到自己的问题

📖 推荐资源¶

经典论文¶

• Schulman et al. (2017): Proximal Policy Optimization Algorithms (PPO)
• Haarnoja et al. (2018): Soft Actor-Critic (SAC)
• Schulman et al. (2015): Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• Horgan et al. (2018): Distributed Prioritized Experience Replay (Ape-X)
• Espeholt et al. (2018): IMPALA

开源实现¶

• Stable-Baselines3
• RLlib (Ray)
• CleanRL

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