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额外函数_强化学习奖励函数塑形简介（The reward shaping of RL）

2023-11-10
  1. RL背景

强化学习解决定义在马尔科夫过程（Makov Decision Processing, MDP）下的连续决策问题。 其中经典算法Q-learning使用如下方程更新

值：策略
在状态s下采取行为a后的累计回报数学期望（Cumulated reward）.

2. RL面临的挑战： 奖励稀疏性（sparse reward ）

大部分任务的state-action空间中，奖励信号都为0. 我们称之为奖励函数的稀疏（sparsity of reward）。 稀疏的奖励函数，导致算法收敛缓慢。 Agent需要和环境多次交互采并学习大量样本才能，收敛到最优解.

如上图MDP， Agent 从状态

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额外函数

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