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奖励设计与调整
在强化学习中,奖励设计是至关重要的一步。奖励函数决定了智能体在环境中的行为目标,因此设计合理的奖励函数对于获得高效且稳定的训练结果至关重要。本节将详细介绍奖励设计的基本原理和调整方法,并通过具体的例子来展示如何在StableBaselines中实现这些设计和调整。
奖励设计的基本原理
奖励设计的核心在于定义一个函数,该函数能够量化智能体在环境中执行某个动作后的即时反馈。这些反馈(或奖励)可以是正的、负的或零,用以激励或惩罚智能体的行为。一个良好的奖励函数应该具备以下几个特点:
明确性:奖励函数应该明确地反映我们希望智能体达到的目标。
稀
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