الگوریتم Proximal Policy Optimization یا به اختصار PPO، یکی از پیشرفته‌ترین روش‌ها در حوزه یادگیری تقویتی به‌شمار می‌رود. این الگوریتم با هدف بهینه‌سازی سیاست‌های یادگیری در محیط‌های مختلف طراحی شده و به‌واسطه ایجاد تعادل میان بهره‌برداری و اکتشاف، عملکرد بهتری نسبت به بسیاری از الگوریتم‌های پیشین ارائه می‌کند.
PPO با مکانیسم‌های خاص خود نظیر جلوگیری از تغییرات ناگهانی در سیاست یادگیری و بهره‌گیری از بروزرسانی‌های محدود و تدریجی، موجب پایداری بیشتر و افزایش سرعت همگرایی آموزش مدل‌ها می‌شود. این ویژگی‌ها باعث شده‌اند که PPO در مسائل مختلفی مانند بازی‌ها، روباتیک و کنترل خودکار کاربرد زیادی داشته باشد.