強(qiáng)化學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)的系統(tǒng)性分析與優(yōu)化研究[人工智能][其他]

強(qiáng)化學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)作為衡量智能體性能與指導(dǎo)算法優(yōu)化的核心工具,在實(shí)際應(yīng)用中面臨指標(biāo)單一性、環(huán)境依賴性及可解釋性缺失等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。系統(tǒng)性分析了現(xiàn)有評(píng)估指標(biāo)的分類框架,提出基于性能、學(xué)習(xí)過程、策略、魯棒性和效率的多維度指標(biāo)體系,并探討其在不同任務(wù)場(chǎng)景(如稀疏獎(jiǎng)勵(lì)、高維狀態(tài)空間)下的適用性與局限性。研究指出,傳統(tǒng)指標(biāo)在復(fù)雜環(huán)境中易忽略安全性、效率及人類偏好對(duì)齊等需求,需結(jié)合任務(wù)特性設(shè)計(jì)融合多目標(biāo)的評(píng)估方法。針對(duì)未來研究,提出需聚焦多目標(biāo)帕累托優(yōu)化、基于人類反饋的獎(jiǎng)勵(lì)建模、稀疏獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境下的探索效率量化等方向,以提升評(píng)估的全面性、可解釋性。通過理論與實(shí)際案例結(jié)合,為強(qiáng)化學(xué)習(xí)評(píng)估體系的規(guī)范化與跨領(lǐng)域適配提供了方法論支持,推動(dòng)其在復(fù)雜場(chǎng)景中的高效落地。

發(fā)表于:10/28/2025 1:50:33 PM