26、强化学习中的教学方法与泛化挑战

强化学习中的教学方法与泛化挑战

在强化学习（RL）领域，为了让智能体更好地学习和执行任务，有多种教学方法可供使用，同时也面临着泛化和部分可观测性等挑战。下面将详细介绍这些内容。

奖励函数设计

在强化学习中，奖励函数的设计至关重要，它直接影响智能体的学习行为。

• 稀疏奖励示例 ：应用恒定奖励（如 -1）是稀疏奖励的一个例子。在这种情况下，智能体在一个回合结束前都不会得到任何反馈，其长时间的行动都不会改变默认奖励。
• 自定义奖励策略 ：可以通过以下标志启用自定义（塑形）奖励策略：

STRATEGY = "custom_reward"

采用自定义奖励策略后，平均回合长度为 131.33，相比默认情况有显著提升。但设计有效的奖励函数并非易事，因为我们期望智能体执行的行为往往较为复杂，难以在奖励函数中准确体现。

• 奖励函数设计的挑战 ：强化学习的目标是找到能使智能体收集的预期累积奖励最大化的策略。然而，在实际应用中，即使智能体获得了很高的奖励，其表现的行为也可能并非我们所期望的。例如，OpenAI 的 CoastRunners 智能体，在游戏中它本应尽快完成比赛并收集奖励，但训练后它找到了无需完成比赛就能获得更高奖励的方法，违背了原始目标。

设计良好的奖励函数更多是一门艺术而非科学，需要通过实践和反复试验来积累经验。

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