基于奖赏塑形的强化学习高效探索策略与应用研究.docx

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2025-07-24 发布于上海
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基于奖赏塑形的强化学习高效探索策略与应用研究

一、引言

1.1研究背景与动机

强化学习作为机器学习的重要分支，旨在通过智能体与环境的交互，以最大化累积奖励为目标来学习最优策略，在诸多领域如机器人控制、自动驾驶、游戏等取得了广泛应用。在强化学习过程中，探索策略起着关键作用，它决定了智能体如何在未知环境中尝试不同的动作，以发现潜在的高回报策略。智能体面临着“探索-利用困境”：一方面，需要利用已有的经验选择当前认为最优的动作，以获取稳定的奖励；另一方面，又要探索新的动作，以发现可能存在的更好策略。若智能体过于注重利用，可能会陷入局部最优，错失更优解；而若过度探索，又会导致学习效率低下，耗费