Q-Learning : Comment pouvons-nous lutter contre le débordement des valeurs d'action de l'État en raison de récompenses illimitées ?

Q-Learning : Gérer des valeurs d'action d'État exorbitantes

Q-Learning, une technique d'apprentissage par renforcement, vise à dériver des politiques optimales en mettre à jour de manière itérative les valeurs d’état-action. Cependant, dans certains scénarios, ces valeurs peuvent devenir excessivement élevées, ce qui pose un défi pour la stabilité et l'efficacité de l'algorithme.

Dans votre cas, vous avez remarqué que les valeurs état-action dans votre implémentation Q-Learning débordaient en raison à leurs ampleurs extrêmement élevées. Ceci est attribué à la fonction de récompense que vous utilisez, qui attribue des récompenses positives pour chaque pas de temps dans le jeu.

Le problème sous-jacent ici réside dans l'objectif de l'apprentissage par renforcement : maximiser la récompense totale attendue. Avec la structure de récompense actuelle, la politique optimale pour l'agent est de prolonger le jeu indéfiniment, ce qui conduit à des récompenses illimitées et à des valeurs d'état-action gonflées.

Pour résoudre ce problème, vous pouvez modifier la fonction de récompense pour inciter à gagner. Par exemple, vous pouvez attribuer une petite récompense négative pour chaque pas de temps, encourageant ainsi l'agent à donner la priorité à la fin du jeu et à la victoire.

En modifiant la fonction de récompense de cette manière, vous orientez l'algorithme vers la maximisation de la fonction de récompense. récompense totale tout en abordant simultanément la question du débordement des valeurs d’action de l’État. Le modèle ajusté que vous avez fourni se comporte ensuite comme prévu et présente une prise de décision plus intelligente et raisonnable.

Cette étude de cas met en évidence le rôle essentiel de la conception appropriée des fonctions de récompense dans l'apprentissage par renforcement. Le signal de récompense façonne le comportement de l’algorithme, le guidant vers l’objectif souhaité. Des fonctions de récompense mal spécifiées peuvent entraîner des conséquences imprévisibles et indésirables, entravant l'efficacité du processus d'apprentissage.

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