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强化学习（RL）在各类资源调度和决策优化场景中正越来越多地被尝试应用。然而，实际落地时经常会遇到一些问题：模型学出来的策略与直觉不符、训练效果不稳定……
这些问题往往不是“RL不适合”，而是状态设计、奖励函数、归一化、以及数据使用方式可能存在隐患。本文总结了几个常见的陷阱，并给出相应的改进方案，供大家在做调度类强化学习研究时参考。
常见问题一：智能体学到的策略与直觉不符
很多人会发现，智能体在面对多个看似“有明显优劣差别”的选择时，Q值预测结果却杂乱无章，甚至会把本应较优的动作排到较低的位置。
原因往往在于奖励函数没有显式刻画“我们关心的差异”。
如果不同动作在奖励公式下即时回报完全一样，那么无论多么符合直觉的“常识偏好”，智能体都没有理由学出来。
解决思路：
- 在奖励函数中显式引入代价因素（例如行驶时间、等待时间、闲置时长等），确保“越优的动作”在即时奖励上就体现差异。
- 避免奖励定义过于单一，导致多个动作看起来等价。
常见问题二：状态和奖励未归一化
在调度问题中，状态通常包含多种量纲差异巨大的信息：
如果直接输入神经网络而不归一化，梯度会严重倾斜：大数值维度主导训练，而小数值特征几乎不起作用。
奖励尺度问题同样严重：当某些动作的即时奖励动辄上千，而另一些动作奖励为零甚至负数时，Q值学习会变得极不稳定。
解决思路：
- 状态归一化
- 奖励缩放：将整体奖励缩放到 [-10,10] 区间，使不同动作的Q值处于可比较的尺度。
- 考虑使用 LayerNorm/BatchNorm 来进一步平衡输入维度。
常见问题三：用启发式策略生成数据，智能体却学不来
很多人会先用启发式规则生成“高质量数据”，把它灌入经验池，让智能体学习。但结果往往是：模型并没有复现启发式策略，甚至出现“无关动作Q值过高”的现象。
这其实是外推误差（extrapolation error）：
- 当某些动作在数据里几乎没出现时，模型会“胡乱猜测”这些动作的Q值，常常被错误高估。
改进思路：
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模仿学习预训练（Behavior Cloning）
- 先用启发式数据训练一个监督学习策略，让智能体模仿启发式决策。
- 再用在线强化学习继续微调，逐渐超过启发式水平。
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保守Q学习（Conservative Q-Learning, CQL）思路
- 在损失函数里额外惩罚“数据外的动作Q过高”，压制外推误差。
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启发式混合探索
- 在在线训练早期，将启发式动作与RL探索结合，逐步过渡到纯RL策略。
在复杂调度问题中，强化学习的主要难点往往不在算法，而在于状态设计、奖励定义。
- 如果奖励不体现“常识差异”，智能体就无法学到直觉策略。
- 如果状态和奖励未归一化，训练会变得极度不稳。