首先可以肯定的是PPO算法是基于actor-critic框架的，但是它又含有强烈的Policy Gradient的风格。本文仅介绍PPO算法的应用流程。

通常PPO算法的实现中有三个network，一个critic network，两个actor network（old_actor and new_actor）。在一个episode中，agent首先利用现有的策略Pi (new_actor network)与环境进行互动获得一个batch的数据，在这个过程中actor和critic网络是不会被优化的。而在获得一个完整的batch数据后，actor network和critic network开始对这一batch数据进行学习，这一点类似于Policy Gradient。但又不同于Policy Gradient的是，actor network和critic network会对sample到的这一个batch的数据进行T次的学习。

其中，在采集完这个batch数据后，使用critic network获得估计的值函数，然后根据critic network估计的值函数和batch数据中存储的每个时刻的reward按照一定的折扣率分别计算采集到的这个batch数据中每个时刻值函数，如下公式所示

在对采集到的这个batch数据学习时，old_actor network就用到了。首先将获得这个batch数据的new_actor network中的参数复制给old_actor network，然后开始进行new_actor network和critic network的学习。首先将这个batch数据存储的T个state输入给critic network，critic network分别输出T个时刻的估计值函数，然后再根据公式(10)所示计算出T个target value function，最后就可以计算出T个优势函数（TD error）（不同于DDPG中用target network来以计算TD error）。

之后就利用batch数据的TD error对new_actor network的参数进行N次优化，其中的loss如下式所示

最后，利用batch数据的TD error对critic network进行B次优化。对critic network的优化方法和Advantage actor-critic算法中所用方法基本一样。