强化学习处理多目标问题如何处理reward？
2023-05-12 阅读 37
在强化学习中处理多目标问题时，需要将多个目标转化为一个综合的奖励函数。这个综合的奖励函数需要考虑多个目标之间的权衡关系。具体来说，可以通过以下两种方式来处理多目标问题的奖励：
1. 线性加权和：将多个目标的奖励加权求和，得到一个综合的奖励值。权重可以根据任务的需求和先验知识来确定。
2. 奖励函数的乘积：将多个目标的奖励相乘，得到一个综合的奖励值。这种方法可以保证所有目标都被满足，但是如果某个目标的奖励为0，那么整个综合奖励也将为0。
在处理多目标问题时，还需要考虑到奖励的稀疏性和延迟性。如果某个目标的奖励很少，那么智能体可能会忽略这个目标。如果某个目标的奖励需要很长时间才能得到，那么智能体可能会很难学习到这个目标。因此，需要对奖励函数进行适当的设计，以便智能体能够更好地处理多目标问题。
更新于 2023年05月17日
