Q-learning中选择奖励时的混淆

在Q-learning中，我们要选择用于奖励的值，以告诉算法哪个行动更优。然而，选择奖励值时存在一些混淆，并且选择不恰当的奖励值可能会导致算法的逼近不准确或过度估计的情况。解决这个问题的方法是使用合适的奖励方案，并避免一些常见的错误。

以下是一些常见的错误及其解决方法。

1. 过度估计

过度估计是一种常见的错误，即算法认为更多的奖励值应该分配给某个行动。这种情况可能会导致算法的收敛速度变慢。解决方法是使用让奖励值更稳定的方案，例如具有递减因子的指数平均数奖励方案。

2. 不恰当的奖励

在某些情况下，选择的奖励可能会导致算法逼近不准确。例如，在面对某些具有长期影响的决策问题时，一些行动的奖励可能会比其他行动更贵重。解决这个问题的方法是使用基于未来奖励的方案，例如贴近经验的Q-learning。

以下是一个代码示例，展示如何定义正确的奖励方案，以便Q-learning算法可以准确地选择最优解。

import numpy as np

# 定义奖励矩阵
rewards = np.array([
    [-1, -1, -1, -1, 0, -1],
    [-1, -1, -1, 0, -1, 100],
    [-1, -1,