强化学习折扣回报公式
时间: 2023-08-31 12:07:58 浏览: 106
强化学习中的折扣回报公式是一种数学表示,用于衡量在一个决策过程中累计的奖励值。该公式可以表示为R = Σγ^t * r_t,其中R是折扣回报,γ是折扣因子,t是时间步,r_t是在时间步t上获得的即时奖励。
折扣因子γ的作用是在计算折扣回报时考虑未来奖励的重要性。它的取值范围在0到1之间,表示未来奖励的折现程度。当γ接近1时,将更加重视未来的奖励;而当γ接近0时,更加关注即时奖励。
然而,在强化学习中,折扣因子γ的选择可能会对学习效果产生影响。一些研究表明,不同的折扣因子可以导致不同的学习结果。为了解决这个问题,学术界提出了一种方法,即对折扣因子进行惩罚,以平衡不同折扣因子带来的误差。这种方法可以通过惩罚项来调整折扣因子,从而对回报进行权衡。具体的方法可以参考文献中的内容。
总结起来,强化学习的折扣回报公式是通过将未来奖励进行折现,考虑时间因素的累积奖励值。折扣因子γ的选择可以影响学习效果,而对折扣因子进行惩罚可以在一定程度上解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [强化学习 折扣率_强化学习中的折扣因素的惩罚](https://blog.csdn.net/weixin_26726011/article/details/108260189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [深度强化学习落地方法论(6)——回报函数篇](https://blog.csdn.net/s3387224/article/details/103412331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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