端到端专题：近端策略优化PPO

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随着自动驾驶技术的快速发展，端到端（End-to-End, E2E）算法因其能够简化系统架构、提高决策效率而受到广泛关注。本文研究旨在全面梳理当前主流的端到端基础算法，分析其特点、优势与挑战，并探讨未来发展趋势。通过对现有文献和技术进展的研究，本文希望为相关领域的研究人员及从业者提供有价值的参考。 近端策略优化（PPO, Proximal Policy Optimization）是一种由OpenAI在2017年提出的深度强化学习算法，旨在通过简化和改进之前的策略梯度方法来解决训练不稳定性和样本效率低的问题。PPO的核心思想是限制新旧策略之间的差异，以确保每次更新都不会导致策略发生剧烈变化，从而维持学习过程的稳定性。 核心思想与特点 PPO属于策略梯度方法的一种，这类方法直接对策略（即模型的行为）进行优化，试图找到使得期望回报最大化的策略。PPO的主要 ………………………………