2024-09-12

强化学习

调reward
每次比较不同reward的影响大小
调学习率
可以使用周期性
调探索
不要一开始就陷入局部最优，最好random很多轮，如果有良定义的先验指引更好
调环境
越简洁越好，规则多要谨慎，不是不能学，是mission impossible
初始即因为一些规则end (初始位置速度符合结束? 初始有碰撞等等) 直接reset掉以及结束因为一些瑕疵提前end 没有正样本

训练智能体实现多个目标比只实现一个目标要学得更快

最后编辑于：2024.09.12 19:06:12

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