19、强化学习中的奖励机制与学习方法

强化学习中的奖励机制与学习方法

1. 稀疏奖励问题及初步解决思路

在强化学习（RL）中，稀疏奖励问题较为常见，尤其在离散动作任务（如 GridWorld/Hallway 等）中更为频繁。这是因为这些任务的奖励函数往往是绝对的。而在连续学习任务中，奖励函数通常更具渐进性，一般通过向目标的某种进展来衡量，而非仅仅取决于目标本身。

为了解决稀疏奖励问题，我们可以增加障碍物和目标的数量，即增加负奖励和正奖励。以下是具体操作步骤：
1. 保存场景和项目。
2. 启动训练会话，使用以下代码：

mlagents-learn config/trainer_config.yaml --run-id=grid25x25x5 --train

此代码表示我们运行的样本中障碍物和目标的数量是原来的五倍。
3. 让智能体训练 25,000 次迭代，观察性能提升情况。
4. 让智能体完成训练，并将结果与第一次运行的结果进行比较。

通过增加障碍物和目标的数量，我们能够更快地训练智能体，但可能会看到训练过程出现非常不稳定的循环，并且智能体的表现可能永远无法达到最初的水平。这部分是由于其视野有限，我们只是部分解决了稀疏奖励问题。当然，在这个例子中，我们可以简单地增加目标和障碍物的数量来解决稀疏奖励问题。你可以尝试将障碍物和奖励的数量设置为 25，观察更稳定的长期结果。

然而，在许多 RL 问题中，增加奖励数量并非可行的选择，因此我们需要寻找更巧妙的方法。接下来，我们将介绍几种解决稀疏奖励问题的方法。

2. 课程学习（Cu