1.2 一文读懂强化学习的核心之一——奖励函数

奖励函数（Reward Function）是强化学习的核心要素之一，它为智能体在不同状态下采取的行动提供反馈。奖励函数的设计直接影响智能体的学习效果和最终表现。因此，如何设计合理的奖励函数成为强化学习中的关键问题。

奖励函数的基本概念

奖励函数的主要作用是引导智能体朝着期望的目标进行学习和决策。通常，奖励函数以一个标量值表示，用于量化智能体在特定状态下采取特定行动的即时回报。通过累积这些即时奖励，智能体可以优化其策略，从而最大化长远收益。

• 即时奖励（Immediate Reward）：智能体在某个状态下采取某个行动后，环境即时反馈的奖励。
• 累积奖励（Cumulative Reward）：智能体在一个完整的任务序列中所获得的总奖励，通常是多个即时奖励的加总。

在强化学习中，奖励函数的设计要考虑到以下几个方面：

1. 明确目标：奖励函数应清晰地反映任务的目标，避免模棱两可的奖励结构。
2. 平衡激励：在任务过程中，合理分配不同阶段的奖励，避免智能体偏向某些阶段的行动而忽略其他阶段的目标。
3. 避免稀疏奖励：如果奖励信号过于稀疏，智能体可能很难学会有效的策略。通过增加辅助奖励，可以提高学习效率。

奖励函数的设计实例

1. 围棋（Go）的奖励函数

围棋是一种复杂的策略游戏，智能体在围棋中需要进行深度策略规划。围棋的奖励函数设计相对简单，但其学习过程非常复杂。

• 最终奖励：围棋的最终奖励是基于比赛结果决定的。获胜的一方通常会获得一个正数奖励（例如+1），而失败的一方则会获得一个负数奖励（例如-1）。如果比赛平局，奖励则可能为零。这种设计清晰地反映了围棋的胜负目标。
• 中间奖励：虽然围棋通常只在最终状态给予奖励，但在某些训练框架中，可能会设计一些中间奖励，如基于棋子控制区域的增量奖励。这些中间奖励可以帮助智能体在训练初期更快地收敛到有效的策略。

2. 机械臂开门任务的奖励函数

在机器人控制任务中，如机械臂开门任务，奖励函数的设计需要更加细致，以引导机械臂完成复杂的操作。

• 最终奖励：当机械臂成功打开门时，给予一个较大的正奖励（例如+10）。如果任务失败，如机械臂未能打开门，则可能给予零或负奖励。
• 过程奖励：为了加速学习过程，可以在任务的不同阶段设置过程奖励。例如：
  • 当机械臂靠近门把手时，给予一个正奖励（例如+2）。
  • 当机械臂抓住门把手时，再给予一个更大的奖励（例如+5）。
  • 当机械臂成功转动门把手时，再次给予一个奖励（例如+3）。
• 惩罚：为了防止机械臂执行无效或危险的操作，如撞击门或移动过慢，可以设计一些惩罚（负奖励），如：
  • 机械臂移动到错误的方向时给予负奖励（例如-1）。
  • 机械臂长时间未能完成任务时给予时间惩罚（例如每过一秒-0.1）。

通过这种多层次的奖励函数设计，机械臂可以更有效地学习到如何打开门的完整策略，而不是仅依赖最终结果进行调整。

奖励函数设计的挑战与策略

奖励函数的设计是强化学习中的一大挑战，特别是在面对复杂任务时：

1. 稀疏奖励问题：在一些任务中，如围棋，智能体只有在完成整个任务后才能获得奖励，这会导致学习过程非常缓慢。为了解决这个问题，通常会通过增加中间奖励或设计辅助任务（如基于进展的奖励）来加速学习。

2. 奖励歧义问题：如果奖励函数没有明确反映任务目标，智能体可能会学到次优的策略。例如，在机械臂任务中，如果只奖励靠近门把手的动作，而不奖励开门动作，机械臂可能会学到仅靠近门把手而不真正开门的策略。因此，奖励函数设计时需要确保奖励信号与目标任务一致。

3. 过度优化问题：智能体有时会找到“捷径”来最大化奖励，这种行为可能不符合任务的初衷。例如，机械臂可能会通过非预期的方式（如绕过门锁）来打开门。为了避免这种情况，可以在奖励函数中加入一些约束或惩罚项。

结论

奖励函数是强化学习中的关键元素，其设计直接影响智能体的学习效率和最终表现。通过合理设置即时奖励、过程奖励和最终奖励，结合任务的具体要求，可以有效引导智能体学习最优策略。在实际应用中，如围棋和机器人控制任务，奖励函数的设计需要根据具体目标和环境进行定制，以确保智能体在复杂任务中获得良好的表现。

PS：小总结

奖励函数分为两种，中间奖励和最终奖励，针对于一些特定的任务比如围棋，中间奖励设置很难设置，类似于这样的任务就是稀疏奖励问题，如何有效设置中间奖励和最终奖励，并且在稀疏奖励的难题下取得好的效果，正是当前研究的一个方向（建议多多关注，可以发论文）