DQN在稀疏奖励中的局限性
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一、DQN在稀疏奖励环境中的局限性
- 收敛困难
当奖励极度稀疏时（如千分之一的成功概率），DQN的Q函数更新会因TD误差趋近于零而停滞，导致学习效率极低甚至无法收敛。
均指出，传统DQN在高维状态空间中面临"奖励信号不足→值函数估计接近零→网络更新缓慢"的恶性循环。
更明确表示：“不能直接应用传统DQN解决存在稀疏奖励及巨大状态空间的问题”。
文献11
中关于稀疏奖励的结论
文献13 中关于稀疏奖励的问题模型
- 探索失效风险
6和文献12 强调，在庞大状态空间中，随机探索难以触及奖励状态（如围棋的终局胜利），智能体可能永远无法获得有效学习信号。进一步指出，稀疏奖励会导致学习到的Q函数过于平坦，无法引导策略优化。
文献12：《强化学习的数学原理》的第五章
二、解决稀疏奖励的核心方法
（1）奖励塑形（Reward Shaping）
原理：通过设计中间奖励引导智能体（如接近目标时给予小奖励），形成"奖励梯度场"。
实践案例：
- 无人机避障研究，通过动态调整奖励权重（距离障碍越近惩罚越大），使每一步动作获得即时反馈。
- 在无人机通信任务中验证，奖励塑形可将训练效率提升40%以上。
局限：需领域知识，不当设计可能导致智能体学习到次优策略（警告奖励与最终目标可能脱节）。
（2）内在好奇心机制（Intrinsic Curiosity）
原理：为探索行为赋予内在奖励（如预测模型误差），激励智能体主动访问未知状态。
算法创新：
文献10提出"多层内在奖励框架"，结合状态新颖性和目标导向奖励，在Atari游戏中显著提升稀疏环境下的探索效率。
的PER-DQN进一步通过优先级经验回放，放大关键探索经验的权重。
文献10
（3）分层强化学习（Hierarchical RL）
原理：将任务分解为子任务（如"移动→避障→抵达目标"），每个子任务设计稠密奖励。
优势：文献14指出，该方法可突破"端到端DQN"的泛化限制，尤其适用于行为连续的复杂任务。
文献14
（4）架构改进与混合算法
- Dueling DQN：文献7 提出的价值/优势函数分离架构，能更敏感地捕捉稀疏奖励下的动作差异。
- 结合策略梯度：建议在极端稀疏场景中采用DDPG等Actor-Critic算法，避免值函数估计的平坦化问题。
文献7：
三、高维状态空间的协同解决方案
1, 特征提取增强：指出，DQN的卷积网络可自动学习高维状态（如图像）的特征表示，但需配合课程学习（Curriculum Learning）逐步增加状态复杂度。
2. 混合探索策略：
文献10和文献18，共同验证，将好奇心机制与ε-greedy探索结合，可覆盖更广的状态空间。
3. 元学习辅助：17提到，利用已有数据构建状态关联模型（如基于图的记忆网络），可加速稀疏奖励下的价值传播。