强化学习 (RL) 中调整超参数涉及系统地调整控制学习过程的参数，以提高智能体的性能。与监督学习不同，RL 超参数通常直接影响探索-利用的权衡、学习稳定性和收敛速度。常见参数包括学习率、折扣因子、探索率（如 Q 学习中的 epsilon）和网络架构选择。目标是找到一种平衡高效学习和稳定结果的组合，通常通过试错法实现，因为 RL 算法对这些设置很敏感，并且不存在通用的默认值。
一种实用的方法是在定义的超参数空间上使用网格搜索或随机搜索。例如，在训练深度 Q 网络 (DQN) 智能体时，您可能会测试不同的学习率（例如，0.0001、0.001、0.01）和折扣因子（例如，0.9、0.95、0.99），以查看哪对参数可以最大化累积奖励。但是，网格搜索的计算成本可能很高，尤其是在参数很多的情况下。随机搜索通常更有效，因为它广泛地采样组合，而不需要详尽的测试。像贝叶斯优化（例如，使用 Optuna 或 Hyperopt 等库）这样的自动化工具可以通过根据过去的结果优先考虑超参数空间中有希望的区域，从而进一步简化这一过程。例如，调整近端策略优化 (PPO) 中的熵系数可能需要在探索（更高的熵）和策略稳定性（更低的熵）之间取得平衡，贝叶斯优化可以自适应地改进这一点。
另一个关键考虑因素是利用特定于环境的见解和迭代验证。例如，在奖励稀疏的环境（如机器人控制）中，增加折扣因子以优先考虑长期奖励可能有所帮助。诸如 RLlib 或 Stable Baselines3 之类的工具提供内置的超参数调整支持，允许开发人员运行并行实验并比较诸如 episode 奖励或训练稳定性之类的指标。跨多个随机种子验证超参数以确保稳健性也至关重要，因为 RL 训练会因随机性而产生很大差异。一个实际的工作流程可能涉及从小型测试（例如，较短的训练 episode）开始，然后在识别出有希望的配置后进行扩展。例如，调整 DQN 中的重放缓冲区大小需要平衡内存使用量和样本多样性——从较小的缓冲区开始进行初始测试可以节省时间，然后再投入到完整的训练运行中。