Q-Learning 價值觀快速發展：如何解決 Golang 實作中的溢出問題？

Q-Learning 價值飆升：識別並解決問題

嘗試使用Golang 實現Q-Learning 演算法，最近實施遇到了溢位問題，價值達到了天文數字。本文深入探討了此問題的根本原因，並提供了糾正不斷上升的值的實用解決方案。

強化學習中的過大值

強化學習中的一個關鍵問題是狀態-行動值可能變得過大。這種現像是優化目標的結果，其中代理的目標是最大化預期總獎勵。在這個特定的場景中，演算法在每個時間步分配一個正獎勵，促使代理無限期地延長遊戲。因此，隨著代理人不斷累積獎勵，Q 值不斷上升。

重新定義獎勵函數

實作中的根本缺陷源自於不正確定義的獎勵功能。為了引導智能體制定成功的策略，獎勵應該激勵獲勝。然而，目前的獎勵函數為每個時間步獎勵一個正值，有效地獎勵代理無限地延長遊戲。這種相互衝突的目標導致 Q 值無限增長。

實施負時間步懲罰

要解決此問題，獎勵函數需要進行修改以包括每個時間步的負懲罰。這種懲罰有效地鼓勵智能體尋求快速的勝利之路，而不是不必要地拖延遊戲。透過強制執行時間限制，獎勵函數可以與期望的結果一致。

其他注意事項

除了修改獎勵函數之外，還值得檢查您的獎勵函數的一些其他方面code:

• 確保prevScore 包含上一個步驟的獎勵而不是Q 值。這是因為 Q 值是基於獎勵和其他因素。
• 如有必要，請考慮使用可容納更大值的資料類型，例如 float128。雖然 float64 的範圍有限，但 float128 提供了更高的精度，並且可以處理更大的值。

透過解決這些問題並進行適當的修改，您應該會看到 Q 的行為得到顯著改善-學習代理。這些值應穩定在可接受的範圍內，使代理能夠學習最佳策略。

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