强化学习开发流程

强化学习开发的关键设计流程

强化学习关键设计决策解析

1. 奖励函数设计： 奖励函数是引导智能体学习方向的根本，设计不当会导致学习失败或产生非预期行为。基本原则包括：

   • 目标对齐：奖励必须与最终业务目标一致。
   • 奖励塑形：对于稀疏奖励问题（如只有成功或失败时才获得奖励），需要通过设计中间奖励来提供更细粒度的指导。例如，让机器人学习走路，奖励可以设计为 reward = 前进速度 - 能量消耗 - 摔倒惩罚。
   • 平衡与平滑：避免某个子目标的奖励过于突出，导致智能体“钻空子”。奖励值也应平滑，避免剧烈波动。

2. 工程实现与工具链

   • 框架选择：使用成熟的RL框架（如Stable-Baselines3、RLlib）可以大幅降低实现难度，它们提供了标准化的算法实现和训练工具。
   • 分布式训练：通过并行多个环境（如使用VecEnv）来加速数据采集，缩短训练时间。
   • 模型保存：通常需要保存策略网络（actor.pt）、价值网络（critic.pt） 和实验配置（experiment.pkl），以确保训练结果的可复现性和部署的便利性。

从仿真到实物的全流程挑战

对于机器人等物理系统，一个成熟的流程是“仿真训练，实物部署”。

1. 仿真训练：在Gazebo等物理仿真环境中进行大量试错训练，安全且高效。
2. 实物部署：将仿真中训练好的模型迁移到真实机器人上。
3. 循环迭代：在真实世界中测试，将遇到的问题反馈回仿真环境，进一步调整和训练模型。