獎勵函數

習題預習

1. 什麼是Reward Function，它的作用是什麼？
2. 如何設計一個有效的Reward Function，有哪些要注意的事項？
3. 在強化學習中，如何選擇合適的Reward Function，有哪些因素需要考慮？
4. 如何通過修改Reward Function來改進強化學習算法的效能？
5. 在實際應用中，如何處理Reward Function的不確定性和不一致性問題？

說明知識

Reward Function 是一個在強化學習中非常重要的概念，它用來評估智慧體行為的好壞。Reward Function 可以給予正值的獎勵，表示行為是正確的，也可以給予負值的懲罰，表示行為是錯誤的。在強化學習中，智慧體透過不斷學習，嘗試在每個環境中獲得最大的總獎勵。

舉例來說，假設有一個機器人需要完成一個任務，例如走到指定的地點。Reward Function 會給予機器人在路上不斷更新的獎勵和懲罰。例如，當機器人走錯了路，Reward Function 會給予一個負的懲罰，表示這個行為是不好的。當機器人順利地抵達目的地，Reward Function 會給予一個正的獎勵，表示這個行為是好的。而在整個任務的過程中，Reward Function 會不斷地評估智慧體的行為，並給予適當的獎勵或懲罰，以便機器人能夠更快地學習到正確的行為方式。

條列重點

Reward Function（獎勵函數）的重點如下：

1. 目標明確：獎勵函數必須明確指定目標，例如最大化分數、最小化時間成本等。

2. 激勵行為：獎勵函數應該鼓勵智能體行為，例如完成特定任務、避免失誤等。

3. 避免不當行為：獎勵函數應該防止智能體進行不當行為，例如遊戲中不允許痛打落水狗等。

4. 轉移能力：獎勵函數必須在不同場景下適用，例如相似的遊戲地圖或不同的問題域。

5. 可解釋性：獎勵函數必須易於理解和解釋，以便分析智能體的行為。

6. 平衡性：獎勵函數應該平衡不同目標之間的權衡，例如最大化總分和成功完成一個使命之間的權衡。

7. 投入量：獎勵函數的投入量應該恰當，以避免過份獎勵或反應不足。

知識測驗

1. 你正在寫一個智能掃地機器人的Reward Function。當機器人成功清理了一個房間，你希望給予更高的獎勵，但同時也希望機器人能盡量短的時間內完成任務。如何設計Reward Function來達成這個目標？

答案：可以設計一個線性Reward Function，讓完成房間清理任務的時間成為負的線性比例，完成的房間數量成為正的線性比例，並用權重控制二者的重要性。例如：Reward = num_rooms_cleaned * room_weight - time_taken * time_weight。

2. 你正在開發一個控制機器人走路的系統。你的目標是要讓機器人盡量朝著前方走，並且盡可能保持平衡，避免倒下。如何設計Reward Function來達成這個目標？

答案：可以設計一個Reward Function，其中包含機器人的前進方向與平衡度兩個指標。如，Reward = forward_progress * forward_weight + balance * balance_weight

3. 你正在訓練一個智能網絡，以預測股票價格。你希望網絡能夠學習股票價格的趨勢，但也要避免網絡過度退化，即避免它盲目學習並忽略未來的波動。如何設計Reward Function來平衡這兩個要求？

答案：可以設計一個Reward Function，讓其基於預測的歷史股票價格能力與波動情況。如，Reward = history_accuracy * history_weight - volatility * volatility_weight

4. 你正在開發一個人工智能圍棋程序。你希望讓程序既能夠盡可能擊敗對手，但也要避免盲目冒險，導致失敗。如何設計Reward Function來達成這個目標？

答案：可以設計一個Reward Function，既包含盤面局勢的勝率信息，又包含程序所做出的決策的品質信息。例如，Reward = win_rate * win_weight + decision_quality * quality_weight

5. 你正在開發一個模擬跑鬥的小遊戲。你希望讓你的小角色能盡快到達終點，且避免經過陷阱。如何設計Reward Function來達成這個目標？

答案：可以設計一個Reward Function，讓其判斷小角色的前進距離和是否觸碰了陷阱。例如，Reward = distance_moved * distance_weight + trap_penalties * trap_weight