Ist PPO wirklich der erfolgreichste Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmus?

Die Antwort ist nicht so einfach, wie es scheint. Wir müssen zunächst das „No Free Lunch Theorem“ (NFL) betrachten, das von David Wolpert und William G.Marcready eingeführt wurde. und es geht so:

„Angesichts der Menge aller Probleme F und einer Reihe von Benchmark-Problemen F1 gilt: Wenn Algorithmus A1 im Durchschnitt besser ist als Algorithmus A2 auf F1, dann muss Algorithmus A2 besser sein als Algorithmus A1 auf F\F1“ (Seite 22, Suche und Optimierung von Metaheuristics, 2016)

Im „Mathe-Free“-Stil gibt die NFL an, dass alle Algorithmen ohne vorheriges Strukturwissen bei allen möglichen Problemen die gleiche Leistung erbringen. Aus diesem Grund werden Sie oft viele Leute sehen, die viele Techniken ausprobieren, um den besten Algorithmus zu finden, auf den sie sich konzentrieren können, hauptsächlich im Bereich ML/DL. In praktischen Anwendungen gehen Probleme jedoch immer mit spezifischen Anforderungen oder Einschränkungen einher. Im Bereich RL müssen beispielsweise Faktoren wie das Ziel des Agenten und das Markovsche Verhalten berücksichtigt werden.

Das NFL-Theorem erinnert uns daran, dass wir, um den besten Algorithmus für ein bestimmtes Problem zu finden, nicht nur den Algorithmus selbst berücksichtigen, sondern auch seine zugrunde liegenden Annahmen und Einschränkungen verstehen müssen. Die Annahmen, die wir bei der Ausrichtung unseres Algorithmus treffen, wirken wie der Preis, den wir für ein gutes Mittagessen zu zahlen bereit sind.

Angesichts dieser Überlegungen hat sich herausgestellt, dass PPO (zusammen mit TRPO) im Vergleich zu anderen Algorithmen das stabilste Verhalten bietet, wenn auch nicht das effizienteste Beispiel. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der beste Algorithmus letztendlich von den spezifischen Anforderungen und Zielen jedes Problems sowie von der Balance zwischen dem, was wichtig ist, und dem, was Sie bereit sind, Kompromisse einzugehen, abhängt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PPO zwar vielversprechende Ergebnisse liefern kann, es jedoch wichtig ist, bei der Bewertung und Auswahl von Algorithmen im Allgemeinen einen ganzheitlichen Ansatz zu verfolgen und die Annahmen und Einschränkungen jedes einzelnen zu verstehen. Denken Sie daran, es gibt kein kostenloses Mittagessen!