强化学习应用中奖励工程与奖励塑形的综合概述

强化学习(RL)在实际应用中的目标是创建能够通过试错从环境中学习，做出自主决策的系统。本文强调奖励工程和奖励塑形在提高强化学习算法效率和效果方面的重要性。奖励工程涉及设计准确反映所需结果的奖励函数，而奖励塑形则提供额外的反馈以指导学习过程，加快对最优策略的收敛。尽管强化学习取得了显著进展，但仍存在若干局限性。一个关键挑战是许多实际场景中奖励的稀疏和延迟性质，可能阻碍学习进展。此外，准确建模真实环境和强化学习算法的计算需求仍是 substantial 挑战。另一方面，近期在深度学习和神经网络方面的进展显著提高了强化学习系统处理高维状态和动作空间的能力，使其能够应用于机器人、自动驾驶和游戏等复杂任务。本文提供了强化学习当前状态的综合综述，聚焦于奖励工程和奖励塑形的方法论和技术。它批判性地分析了局限性和最新进展，为未来研究方向和各类领域的潜在应用提供了见解。