一、引言：强化学习策略优化的痛点

在强化学习（RL）领域，策略优化一直是核心挑战。传统方法如近端策略优化（PPO）通过引入价值函数估计和广义优势估计（GAE）来提升策略性能，但这些方法也带来了显著的复杂性。价值估计需要额外的神经网络模块，而GAE计算涉及复杂的权重调整和轨迹截断处理，导致实现难度大、调试成本高。特别是在资源受限或实时性要求高的场景下，PPO的这些特性成为瓶颈。

群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）的出现，为解决这些问题提供了新思路。其核心思想是：通过群体内策略的相对表现直接优化策略，无需显式价值估计，也无需复杂的GAE计算。这一范式不仅简化了实现，还可能提升策略的鲁棒性。本文将从原理、优势、实现路径三个维度，通俗解读GRPO。

二、GRPO的核心原理：群体相对优势的直接利用

1. 传统PPO的“价值估计+GAE”模式回顾

PPO的核心是通过比较“实际回报”与“价值函数估计”的差异来更新策略。其优势函数计算通常依赖GAE：

# 伪代码：PPO中的GAE计算
def compute_gae(rewards, values, gamma=0.99, lambda_=0.95):
    deltas = rewards + gamma * np.roll(values, -1) - values
    gaes = np.zeros_like(rewards)
    gae = 0
    for t in reversed(range(len(rewards))):
        gae = deltas[t] + gamma * lambda_ * gae
        gaes[t] = gae
    return gaes

GAE通过加权平均不同步长的优势估计，平衡了偏差与方差，但引入了超参数（gamma、lambda_）的调优问题，且需要存储完整的价值函数轨迹。

2. GRPO的“群体相对策略”模式

GRPO的核心创新在于：用群体内策略的相对表现替代绝对价值估计。假设我们同时训练N个策略变体（或同一策略的多个副本），GRPO通过比较这些策略在相同环境下的表现来定义优势：

• 相对优势：策略i相对于群体平均表现的优势，可直接通过回报差异计算：
  [
  Ai = R_i - \frac{1}{N}\sum{j=1}^N R_j
  ]
  其中 (R_i) 是策略i的累计回报。

• 策略更新：基于相对优势调整策略概率，例如：
  [
  \theta \leftarrow \theta + \alpha \cdot \frac{1}{N}\sum{i=1}^N \nabla\theta \log \pi_\theta(a_i|s_i) \cdot A_i
  ]

3. 为什么去掉价值估计？

价值函数的本质是对未来回报的预测，但预测误差会累积到策略更新中。GRPO通过群体比较，隐式地利用了“相对好坏”的信息，而无需显式预测绝对回报。这种模式类似于进化算法中的“相对适应度”，但结合了深度神经网络的表达能力。

三、GRPO的三大优势

1. 实现简化：无需价值网络和GAE调参

GRPO去除了价值网络，减少了需要训练的参数和超参数。开发者无需设计价值函数的网络结构，也无需调试gamma和lambda_。在资源受限的场景（如嵌入式设备），这一简化尤为关键。

2. 计算效率提升：并行化与低开销

GRPO天然适合并行化：群体内的策略可以独立与环境交互，仅在更新阶段需要同步相对优势。相比PPO的单线程GAE计算，GRPO的通信开销更低，尤其适用于分布式训练。

3. 鲁棒性增强：群体多样性降低过拟合

群体相对策略通过比较不同策略的表现，隐式地鼓励了策略多样性。即使部分策略陷入局部最优，其他策略的相对优势仍能引导群体向全局最优收敛。这种机制类似于集成学习中的“多样性促进泛化”。

四、GRPO的实现路径与代码示例

1. 群体生成策略

群体策略可以通过以下方式生成：

• 参数扰动：对基础策略的参数添加噪声（如高斯噪声）。
• 行为克隆：从基础策略采样行为，并添加随机探索。
• 进化策略：通过遗传算法生成策略变体。

# 伪代码：参数扰动生成群体
def generate_population(base_policy, num_policies=8, noise_std=0.1):
    population = []
    for _ in range(num_policies):
        perturbed_params = base_policy.params + np.random.normal(0, noise_std, size=base_policy.params.shape)
        perturbed_policy = Policy(params=perturbed_params)  # 假设Policy类支持参数初始化
        population.append(perturbed_policy)
    return population

2. 相对优势计算与策略更新

# 伪代码：GRPO更新
def grpo_update(population, trajectories, lr=0.01):
    # 计算每个策略的累计回报
    returns = [np.sum(traj['rewards']) for traj in trajectories]
    avg_return = np.mean(returns)
    # 计算相对优势
    advantages = [r - avg_return for r in returns]
    # 更新每个策略
    for i, (policy, traj, adv) in enumerate(zip(population, trajectories, advantages)):
        states = traj['states']
        actions = traj['actions']
        log_probs = [policy.get_log_prob(s, a) for s, a in zip(states, actions)]
        # 策略梯度上升
        grad = np.mean([lp * adv for lp in log_probs])
        policy.params += lr * grad  # 简化表示，实际需用优化器

3. 实际应用建议

• 群体规模：通常8-16个策略足够，过多会增加计算开销。
• 噪声水平：扰动噪声的标准差需根据任务复杂度调整，复杂任务可用更大噪声。
• 并行化：使用多线程或分布式框架（如Ray）加速群体交互。

五、GRPO的局限性及改进方向

1. 样本效率问题

GRPO需要群体内策略充分探索环境，可能导致样本需求高于PPO。改进方向包括：

• 共享经验池：群体策略共享部分交互数据。
• 重要性采样：重用历史数据调整相对优势。

2. 群体多样性维持

长期训练中，群体策略可能趋同。可通过：

• 动态噪声：随时间调整扰动强度。
• 精英保留：强制保留部分高多样性策略。

六、结论：GRPO——强化学习的“简化派”革新

群体相对策略优化（GRPO）通过去除价值估计和简化GAE计算，为强化学习提供了一种更轻量、更易实现的策略优化范式。其核心优势在于：

1. 实现简单：无需价值网络和GAE调参。
2. 计算高效：天然适合并行化。
3. 鲁棒性强：群体多样性促进全局收敛。

对于资源受限或对实时性要求高的场景（如机器人控制、游戏AI），GRPO是一个值得尝试的替代方案。未来，结合元学习或自监督技术，GRPO有望进一步拓展其应用边界。开发者可从小规模群体（如4-8个策略）开始实验，逐步调整噪声水平和更新规则，以找到最适合自身任务的配置。