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强化学习模型性能优劣与奖励函数息息相关，如何设计一个好的奖励函数就显得尤为重要了。下面以参考文献1和双足机器人训练强化学习模型为例，对奖励函数进行如下总结：
一、设置奖励函数
一般而言奖励函数的设计策略主要包括：
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 🎯 与任务目标一致 | 奖励函数必须能准确反映预期目标（如走得快、保持平衡） |
| 🔍 奖励信号要明确 | 避免稀疏奖励（即只有在最终成功时才给予奖励） |
| 🌊 奖励应平滑 | 保证小的行为变化不会导致奖励剧烈波动，避免训练不稳定 |
| 🚫 避免欺骗策略 | 不要让智能体能“利用奖励规则漏洞”来作弊（如原地晃动获得奖励） |
| ⚖️ 奖励加权合理 | 各子目标的奖励权重设置需平衡，不然容易让某个指标主导策略学习 |
而结合双足机器人强化学习中的主流奖励函数设计（研究与实战）其目标是让机器人“稳、快、省力地”行走，具体常见组成部分如下：
| 目标 | 奖励项设计 | 说明 |
|---|---|---|
| 向前移动（走得快） | r_forward = velocity_along_x_axis |