路径搜索强化学习中奖励函数设置及模型训练问题求助

样本数据层面 #

• 先检查ε-greedy的ε取值：如果ε太高，20000条样本里大部分是无意义的随机路径，模型学不到有效移动逻辑；如果ε太低，样本又过于单一，容易陷入局部最优。建议训练初期把ε设为0.8-0.9，过程中逐步衰减到0.1左右，平衡探索与利用的比例。
• 确认样本中是否包含足够多的成功路径：要是20000条样本里几乎没有能抵达终点的案例，模型根本没有学习参照，自然无法学会目标行为。可以先手动生成几条成功路径混入样本，或者暂时关闭环境干扰，让智能体先积累一批有效样本，再开启干扰继续收集数据。

奖励函数优化 #

• 第一种稀疏奖励（未抵达终点r=-1，抵达时r=100）的问题在于，智能体绝大多数步骤只有负反馈，很难将动作与最终成功建立关联。可以加入中间奖励：每向终点靠近一步（当前距离小于上一步距离）就给+0.1的正向奖励，远离则给-0.2的负奖励，让模型每一步都能得到明确的反馈信号。
• 第二种指数奖励r=exp(-dis_now/dis_all)，在初始距离较远时奖励值几乎趋近于0，模型难以感知到差异，学习动力不足。可以改成线性形式r=(dis_all - dis_now)/dis_all，奖励变化更直观；或者给奖励设置一个下限（比如最低0.1），保证初期训练也有正向反馈。

模型训练与结构调整 #

• 检查网络输入维度：如果只输入智能体当前位置，信息不够充分。建议加入终点坐标、当前移动方向（若有），甚至上一步的干扰偏差值，让模型明确目标位置并学会修正干扰带来的偏差。
• 调整训练参数：学习率从1e-4起步测试，避免过高导致训练不稳定；采用32或64的小批量训练，提升训练稳定性。如果没使用经验回放，建议添加——将收集到的样本存入缓冲区，随机抽取样本训练，避免样本顺序带来的相关性干扰。
• 评估网络结构：如果损失曲线长期不收敛，可能是网络结构过于简单，可以尝试增加1-2层隐藏层，或调整每层的神经元数量。

环境与策略适配 #

• 确保训练样本包含干扰后的真实状态：智能体执行动作后，要记录干扰影响下的实际位置，而不是理想动作的结果，让模型学会应对环境中的随机干扰。
• 测试阶段关闭ε-greedy的探索：训练时用ε-greedy兼顾探索，测试时需将ε设为0，完全依赖模型的预测动作，避免随机探索打乱路径导致无法抵达终点。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者豆宝别出bug了