Q-Learning-Werte gehen durch die Decke: Wie können Überlaufprobleme in Ihrer Golang-Implementierung behoben werden?

Q-Learning-Werte steigen rasant: Identifizieren und Lösen des Problems

In einem Versuch, den Q-Learning-Algorithmus mithilfe von Golang zu implementieren, wurde kürzlich ein Versuch durchgeführt Bei der Implementierung ist ein Überlaufproblem aufgetreten, wobei die Werte astronomische Ausmaße erreicht haben. Dieser Artikel befasst sich mit der Grundursache dieses Problems und bietet eine praktische Lösung zur Korrektur der eskalierenden Werte.

Übergroße Werte beim Reinforcement Learning

Ein zentrales Anliegen beim Reinforcement Learning ist, dass staatliche Aktionswerte übermäßig groß werden können. Dieses Phänomen ist ein Ergebnis des Optimierungsziels, bei dem der Agent darauf abzielt, die erwartete Gesamtbelohnung zu maximieren. In diesem speziellen Szenario weist der Algorithmus bei jedem Zeitschritt eine positive Belohnung zu und veranlasst den Agenten, das Spiel auf unbestimmte Zeit zu verlängern. Folglich eskalieren die Q-Werte, da der Agent weiterhin Belohnungen sammelt.

Neudefinition der Belohnungsfunktion

Der grundlegende Fehler in der Implementierung ergibt sich aus einer falsch definierten Belohnung Funktion. Um den Agenten zu einer erfolgreichen Strategie zu führen, sollte die Belohnung einen Anreiz zum Gewinnen bieten. Die aktuelle Belohnungsfunktion vergibt jedoch für jeden Zeitschritt einen positiven Wert und belohnt den Agenten effektiv dafür, dass er das Spiel endlos verlängert. Dieses widersprüchliche Ziel führt zum ungebremsten Wachstum der Q-Werte.

Implementierung einer negativen Zeitschrittstrafe

Um dieses Problem zu lösen, muss die Belohnungsfunktion dies tun geändert werden, um für jeden Zeitschritt eine negative Strafe einzuschließen. Diese Strafe ermutigt den Agenten effektiv dazu, einen schnellen Weg zum Sieg zu suchen, anstatt das Spiel unnötig in die Länge zu ziehen. Durch die Durchsetzung eines Zeitlimits passt sich die Belohnungsfunktion dem gewünschten Ergebnis an.

Zusätzliche Überlegungen

Neben der Änderung der Belohnungsfunktion lohnt es sich, einige zusätzliche Aspekte Ihrer Funktion zu überprüfen Code:

• Stellen Sie sicher, dass prevScore die Belohnung des vorherigen Schritts und nicht den Q-Wert enthält. Dies liegt daran, dass der Q-Wert auf der Belohnung und anderen Faktoren basiert.
• Erwägen Sie bei Bedarf die Verwendung eines Datentyps, der größere Werte aufnehmen kann, z. B. float128. Während float64 einen begrenzten Bereich hat, bietet float128 eine höhere Präzision und kann größere Werte verarbeiten.

Wenn Sie diese Probleme beheben und die entsprechenden Änderungen einbauen, sollten Sie mit einer deutlichen Verbesserung des Verhaltens Ihres Q rechnen -Lernagent. Die Werte sollten sich in einem akzeptablen Bereich stabilisieren, sodass der Agent optimale Strategien erlernen kann.

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