Q-Learning：我们如何解决由于无限奖励而导致的状态行动价值溢出问题？

Q-Learning：处理过高的状态动作值

Q-Learning 是一种强化学习技术，旨在通过以下方式得出最优策略：迭代更新状态-动作值。然而，在某些情况下，这些值可能会变得过高，对算法的稳定性和有效性构成挑战。

在您的情况下，您注意到 Q-Learning 实现中的状态动作值由于以下原因而溢出达到极高的程度。这归因于您使用的奖励函数，该函数为游戏中的每个时间步分配正奖励。

这里的根本问题在于强化学习的目标：最大化预期总奖励。在当前的奖励结构下，代理的最佳策略是无限期地延长游戏，从而导致无限制的奖励和夸大的状态动作值。

为了解决这个问题，您可以修改奖励函数以激励获胜。例如，您可以为每个时间步分配一个小的负奖励，从而鼓励代理优先考虑结束游戏并取得胜利。

通过以这种方式修改奖励函数，您可以引导算法最大化总奖励，同时解决国家行动价值溢出的问题。您提供的调整后的模型随后表现出预期的效果，并表现出更加智能和合理的决策。

该案例研究强调了适当设计奖励函数在强化学习中的关键作用。奖励信号塑造算法的行为，引导其实现预期目标。错误指定的奖励函数可能会导致不可预测的不良后果，从而阻碍学习过程的有效性。

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