Q-Learning：處理過高的狀態動作值
Q-Learning 是一種強化學習技術，旨在透過以下方式得出最優策略：迭代更新狀態-動作值。然而，在某些情況下，這些值可能會變得過高，對演算法的穩定性和有效性構成挑戰。
在您的情況下，您注意到 Q-Learning 實現中的狀態動作值由於以下原因而溢出達到極高的程度。這歸因於您使用的獎勵函數，該函數為遊戲中的每個時間步分配正獎勵。
這裡的根本問題在於強化學習的目標：最大化預期總獎勵。在目前的獎勵結構下，代理的最佳策略是無限期地延長遊戲，從而導致無限制的獎勵和誇大的狀態動作值。
為了解決這個問題，您可以修改獎勵函數以激勵獲勝。例如，您可以為每個時間步分配一個小的負獎勵，從而鼓勵代理商優先考慮結束遊戲並取得勝利。
透過以這種方式修改獎勵函數，您可以引導演算法最大化總獎勵，同時解決國家行動價值溢出的問題。您提供的調整後的模型隨後表現出預期的效果，並表現出更聰明和合理的決策。
此案例研究強調了適當設計獎勵函數在強化學習中的關鍵作用。獎勵訊號塑造演算法的行為，引導其實現預期目標。錯誤指定的獎勵函數可能會導致不可預測的不良後果，從而阻礙學習過程的有效性。
以上是Q-Learning：我們如何解決因無限獎勵而導致的國家行動價值溢出問題？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
