PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种强化学习策略优化方法，由John Schulman等人于2017年提出。它通过限制新旧策略之间的差异来稳定训练过程，使用裁剪概率比率和替代损失函数来防止策略更新过大。PPO的关键特性包括概率比率裁剪、多次更新、简单实现以及平衡探索与利用。算法流程包括数据收集、优势估计计算、目标函数优化和策略参数更新。PPO已被广泛应用于游戏、机器人控制等领域，具有广泛的适用性和灵活性。