必威英雄联盟问题标记(reward-shaping)
对于与奖必威英雄联盟励塑造有关的问题，这是提供补充奖励的技术，以便更容易学习问题。通常，任何问题都有明显的自然奖励。对于游戏，这通常是胜利或损失。对于财务问题，奖励通常是利润。奖励塑造通过增加额外的奖励来增强自然奖励信号，以实现良好的解决方案。
16个必威英雄联盟问题
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为什么每一步都有负面奖励真正鼓励代理人尽快到达目标？
如果我们通过任何常量（这是一种奖励整形）来向奖励转换奖励，则最佳状态 - 动作值函数（以及所以最佳策略）不会改变。此事实的证明可以在这里找到。......
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如何避免快速执行器的运动，有利于连续空间和动作空间问题的平稳运动？
我正在努力在连续的状态/连续行动控制器上工作。它应通过发出正确的AILERON命令来控制飞机的某个卷角（以[ - 1,1] $）。为此，我使用...
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缩放版的奖励函数的最优值函数是什么?
考虑奖励函数$ r（s，a）$最佳状态 - 动作值函数$ q _ *（s，a）$。$ c r（s，a）$，$ c \ in \ mathbb {r} $的最佳状态 - 动作值函数是什么？它会是$ ...
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是否有任何可靠的方式来修改奖励功能，使奖励更少稀疏？
如果我训练一名特工尝试着以最快的速度穿越迷宫，那么简单的奖励便是像\begin{align} R(\text{terminal}) &= N - \text{time}， \ \ N \gg \text{…
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在这种情况下，为什么基于潜力的奖励形成似乎会改变最优策略?
众所周知，每个潜在函数都不会改变最佳政策[1]。我缺乏理解为什么。定义：$$ r'= r + f，$$ f = \ gamma \ phi（s'） - \ phi（s），$$在哪里，让我们...
