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# Proximal Policy Optimization (PPO-Clip)
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# Pendulum-v1 配置
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# 参考论文: Schulman et al., 2017 (arXiv:1707.06347)
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# --- 算法核心参数 ---
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gamma: 0.9 # 折扣因子 (Pendulum 短周期任务用 0.9 比 0.99 更易收敛)
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gae_lambda: 0.95 # GAE λ (论文 Table 3)
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clip_epsilon: 0.2 # 概率比率裁剪范围 [1-ε, 1+ε]
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lr: 0.001 # 学习率 (PPO on-policy 更新少，适当提高 lr)
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# --- 网络更新参数 ---
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n_epochs: 10 # 每轮收集后用同一批数据重复优化的 epoch 数
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batch_size: 64 # mini-batch 大小
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vf_coef: 0.5 # 价值损失系数 c1 (公式9)
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entropy_coef: 0.0 # 熵奖励系数 c2 (Pendulum 简单任务，不需要额外探索奖励)
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max_grad_norm: 0.5 # 梯度裁剪上限
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# --- 数据收集参数 ---
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steps_per_update: 1024 # 每次更新前收集的步数 (缩短到 5 个 episode 更新一次，加速学习)
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# --- 训练循环控制 ---
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max_episodes: 500 # PPO 是 on-policy，需要更多 episode 才能收敛
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max_steps: 200 # 每 episode 最多步数 (Pendulum-v1 默认 200 步截断)
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