Q-Learning 价值观飞速发展：如何解决 Golang 实现中的溢出问题？

Q-Learning 价值飙升：识别并解决问题

尝试使用 Golang 实现 Q-Learning 算法，最近实施遇到了溢出问题，价值达到了天文数字。本文深入探讨了此问题的根本原因，并提供了纠正不断上升的值的实用解决方案。

强化学习中的过大值

强化学习中的一个关键问题是状态-行动值可能变得过大。这种现象是优化目标的结果，其中代理的目标是最大化预期总奖励。在这个特定的场景中，算法在每个时间步分配一个正奖励，促使代理无限期地延长游戏。因此，随着代理不断累积奖励，Q 值不断上升。

重新定义奖励函数

实现中的根本缺陷源于不正确定义的奖励功能。为了引导智能体制定成功的策略，奖励应该激励获胜。然而，当前的奖励函数为每个时间步奖励一个正值，有效地奖励代理无限地延长游戏。这种相互冲突的目标导致 Q 值无限制增长。

实施负时间步惩罚

要解决此问题，奖励函数需要进行修改以包括每个时间步的负惩罚。这种惩罚有效地鼓励智能体寻求快速的胜利之路，而不是不必要地拖延游戏。通过强制执行时间限制，奖励函数可以与期望的结果保持一致。

其他注意事项

除了修改奖励函数之外，还值得检查您的奖励函数的一些其他方面code:

• 确保 prevScore 包含上一步的奖励而不是 Q 值。这是因为 Q 值基于奖励和其他因素。
• 如有必要，请考虑使用可以容纳更大值的数据类型，例如 float128。虽然 float64 的范围有限，但 float128 提供了更高的精度，并且可以处理更大的值。

通过解决这些问题并进行适当的修改，您应该会看到 Q 的行为得到显着改善-学习代理。这些值应稳定在可接受的范围内，使代理能够学习最佳策略。

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