TRPO
如何看懂TRPO里所有的数学推导细节? - 小小何先生的回答 - 知乎

参考资料

Safe Reinforcement Learning

安全/约束强化学习路线图（Safe RL Roadmap）编辑于 2023-05-06

Safe RL 的一点点总结编辑于 2021-04-25
1.CPO
2.RCPO
3.CPPO-PID
4.SafeLayer+DDPG
5.Safety-Gym

【安全强化学习· 一】Safe Reinforcement Learning（一）2020

Constrained reinforcement learning
constrained markov decision processes

PKU-Alignment/Safe-Policy-Optimization 作者就是CUP的作者
NeurIPS 2023: Safe Policy Optimization: A benchmark repository for safe reinforcement learning algorithms
PKU-MARL/OmniSafe github
PKU-MARL/OmniSafe 作者就是CUP的作者
OpenAI/safety-starter-agents github

环境

safety-gym openai
Benchmarking Safe Exploration in Deep Reinforcement Learning, Ray et al, 2019.

safety-gymnasium
Bullet-Safety-Gym

算法

算法	算法	类型	时间	会议	引用量
CPO	约束策略优化	二阶	2017	ICML	1214
RCPO	奖励约束策略优化		2018	ICLR	452
PCPO	基于投影的约束策略优化	二阶	2019	ICLR	188
FOCOPS	策略空间中的一阶约束优化	一阶	2020	NIPS	87
CRPO	约束修正策略优化	Lagrange	2021	ICML	84
CUP	约束更新投影	一阶	2022	NIPS	18

CPO 2017 ICML

Constrained Policy Optimization 上海交通大学 工学硕士
CPO omnisafe

PCPO 2019 ICLR

PCPO omnisafe

FOCOPS 2020 NIPS

FOCOPS slideslive
FOCOPS slideslive 短
FOCOPS omnisafe

CPO的问题
从当前策略获取样本轨迹时产生的错误。
泰勒近似引起的近似误差。
使用共轭法计算Fisher信息矩阵的逆矩阵会产生近似误差。

FOCOPS的优势
实现简单，只使用一阶近似。
简单的一阶法避免了泰勒法和共轭法引起的误差。
在实验中表现优于CPO。
不需要任何恢复步骤。

Two-stage Policy Update

CRPO 2021 ICML

CRPO slideslive
CRPO slideslive 短

CUP 2022 NIPS

强化学习 safe RL小综述 从TRPO出发 捋清CPO | CUP编辑于 2022-11-24

将GAE引入推导，得出了更紧的上下界
在具体的实现上做了改变，使得每次更新对计算资源的需求更小。