Warum sind meine Q-Learning-Werte so hoch? Eine Lösung für unbegrenzte erwartete Belohnungen.

Q-Learning-Werte werden übermäßig hoch

Sie sind bei Q-Learning-Implementierungen auf ein häufiges Problem gestoßen: Zustandsaktionswerte werden zu hoch. Lassen Sie uns dieses Problem untersuchen und eine Lösung anbieten.

Das Problem verstehen

Ihr Agent versucht, die erwartete Gesamtprämie zu maximieren. Ihre Belohnungsfunktion gibt jedoch positive Belohnungen für die Fortsetzung des Spiels zurück (0,5). Dies gibt dem Agenten einen Anreiz, Spiele auf unbestimmte Zeit zu verlängern, was zu einer unbegrenzten erwarteten Gesamtbelohnung und übermäßig hohen Q-Werten führt.

Lösung: Anpassung der Belohnungsfunktion

Um dieses Problem zu beheben Passen Sie Ihre Belohnungsfunktion an, um für jeden Zeitschritt negative Belohnungen bereitzustellen. Dies bestraft den Agenten für die Verlängerung von Spielen und ermutigt ihn, eine Gewinnstrategie zu suchen. Sie könnten beispielsweise das folgende Belohnungsschema verwenden:

• Sieg: 1
• Verlust: -1
• Unentschieden: 0
• Das Spiel geht weiter : -0,1

Überlegungen zur Implementierung

In Ihrem Code verwenden Sie agent.prevScore als Belohnung für die vorherige Statusaktion. Dies sollte jedoch die tatsächlich erhaltene Belohnung sein, nicht der Q-Wert. Nehmen Sie diese Anpassung in Ihrem Code vor:

<code class="go">agent.values[mState] = oldVal + (agent.LearningRate *
    (reward - agent.prevScore))</code>

Erwartetes Verhalten

Nach der Implementierung dieser Änderungen sollten Sie das folgende Verhalten beobachten:

• Q-Werte sollten begrenzt und innerhalb eines angemessenen Bereichs bleiben.
• Der Agent sollte lernen, sich auf das Gewinnen zu konzentrieren, anstatt Spiele zu verlängern.
• Der vom Modell gemeldete Maximalwert sollte deutlich niedriger sein.

Denken Sie daran, dass Reinforcement-Learning-Algorithmen manchmal nicht-intuitive Verhaltensweisen zeigen und das Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien für die Entwicklung effektiver Lösungen von entscheidender Bedeutung ist.

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