DDPG关于奖励会下降的问题

Question

求朋友能帮忙解决下关于DDPG的一些疑问吗
之前在用DDPG做预测-矫正，发现奖励先上升后下降，而且这个奖励跟自己设计的奖励函数有很大的关系。现在不知道怎么解决这个问题？
加噪声进行探索也没什么大的作用

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从你给出的描述和图表来看，你在使用DDPG（深度确定性策略梯度）进行强化学习时遇到了奖励先上升后下降的问题。这可能与多种因素有关，包括奖励函数的设计、模型的训练过程、超参数的选择等。下面是一些建议来帮助你解决这个问题：

1. 检查奖励函数的设计：奖励函数是强化学习的核心，它决定了智能体在特定状态下的表现应该如何被评估。你可能需要重新审视你的奖励函数设计，确保它能正确引导智能体的行为。尝试调整奖励函数的形状和参数，看看是否可以改善结果。
2. 调整探索策略：虽然你已经尝试了加入噪声进行探索，但可能需要更精细地调整探索策略。你可以尝试改变噪声的类型、大小或分布，或者尝试不同的探索策略，如ε-贪婪策略或软更新策略等。
3. 调整学习率和优化器：DDPG的训练过程依赖于学习率和优化器的选择。尝试调整这些参数，看看是否能改善训练过程中的稳定性和收敛速度。
4. 网络结构和超参数调整：考虑调整神经网络的架构和训练过程中的其他超参数，如批量大小、训练周期数等。这些参数对模型的性能有很大影响。
5. 数据预处理和特征工程：确保你的输入数据已经经过了适当的预处理和特征工程。有时候，改进数据的质量和表达性可以帮助模型更好地学习。
6. 分析训练过程：仔细分析训练过程中的日志和图表，了解奖励下降的原因。这可以帮助你找到问题的根源并采取相应的措施。
7. 尝试其他强化学习算法：如果DDPG效果不佳，你可以考虑尝试其他强化学习算法，如PPO、A3C等，看看它们是否能更好地适应你的问题。

最后，记住强化学习是一个迭代过程，需要多次试验和调整参数才能找到最佳解决方案。祝你好运！