探索奖励函数设计的艺术
奖励函数的核心原则
奖励函数是强化学习系统的核心，它定义了智能体的目标。一个设计良好的奖励函数应该遵循以下原则：
- 稀疏性：只在关键里程碑时给予奖励，避免密集奖励导致的局部最优
- 可塑形性：能够捕捉任务的多重目标，并在不同目标之间进行权衡
- 形状匹配：奖励的形状应该与实际任务目标一致，而非简单地累积步骤
- 归一化：奖励值应该在合理的范围内，避免梯度爆炸或消失
常见陷阱与解决方案
- 奖励黑客：智能体发现利用奖励函数漏洞的策略
解决方案：使用奖励塑形、约束条件和对抗训练
- 稀疏奖励探索困难：奖励过于稀疏导致学习效率低下
解决方案：引入辅助奖励、课程学习或内在动机
- 多目标冲突：多个奖励信号之间存在冲突
解决方案：使用帕累托最优方法、多目标RL或分层RL
高级技术
前沿研究正在探索更复杂的奖励设计方法：
- 课程学习：从简单任务开始，逐步增加难度
- 内在奖励：基于智能体内在动机（如好奇心、多样性）设计奖励
- 逆强化学习：从期望的奖励反推最优策略
- 分层强化学习：将复杂任务分解为子任务的层级结构