强化学习中关键超参数的详细说明

以下是强化学习中关键超参数的详细说明及典型设置建议，以Markdown表格形式呈现：

强化学习核心超参数说明表

参数设置示例（基于DQN）

class DQNConfig:# 时间折扣参数GAMMA = 0.99          # 长期收益折扣率# 学习过程控制LEARNING_RATE = 1e-4  # 初始学习率LR_DECAY_STEPS = 10000 # 学习率衰减步数BATCH_SIZE = 64       # 经验回放采样量# 探索策略参数EPSILON_START = 1.0   # 初始探索率EPSILON_MIN = 0.01    # 最小探索率 EPS_DECAY = 0.995     # 探索率衰减率# 经验回放配置REPLAY_SIZE = 100000  # 经验池容量PRIORITY_ALPHA = 0.6  # 优先级指数BETA_START = 0.4      # 重要性采样初始值# 网络更新参数TAU = 0.01            # 目标网络软更新系数UPDATE_INTERVAL = 100 # 目标网络硬更新间隔GRAD_CLIP = 5.0       # 梯度裁剪阈值

参数调整策略

1. 学习率调试：

   • 观察损失曲线：
     • 持续震荡 → 降低学习率
     • 下降停滞 → 适当提高学习率
   • 使用学习率衰减策略：

     lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate=1e-3,decay_steps=10000,decay_rate=0.96)
     

2. 探索率动态调整：

   class EpsilonController:def __init__(self):self.epsilon = Config.EPSILON_STARTdef decay(self):self.epsilon = max(Config.EPSILON_MIN, self.epsilon * Config.EPS_DECAY)
   

3. 折扣因子选择原则：

   • 回合制任务：γ ≈ 0.9~0.99
   • 持续型任务：γ ≈ 0.99~0.999
   • 即时奖励任务：γ ≈ 0.8~0.95

4. 批量大小经验法则：

   • 简单任务：32~64
   • Atari级别任务：128~512
   • 需要增加稳定性时：≥256

参数关联影响

1. 学习率与批大小：

   • 较大批次可支持更高学习率
   • 经验公式：lr = base_lr * sqrt(batch_size/64)

2. 折扣因子与奖励缩放：

   Q_{max} ≈ \frac{R_{max}}{1-γ} 
   

   应确保缩放后的奖励值使Q值范围合理

3. 探索策略协同调整：

   • 高探索率时：
     • 可降低学习率防止Q值震荡
     • 增加经验回放容量
   • 低探索率时：
     • 可提高目标网络更新频率
     • 减小批处理大小

建议通过网格搜索或贝叶斯优化进行系统调参，重点关注γ、α、ε这三个最敏感参数。