强化学习（RL）中的奖励塑形是一种技术，用于修改环境的奖励信号，以更有效地引导智能体实现期望行为。在强化学习中，智能体通过与环境交互并根据其行为获得奖励来学习。然而，稀疏或延迟的奖励（例如仅在完成任务时才获得奖励）会使学习变得缓慢或不切实际。奖励塑形通过引入额外的奖励来解决此问题，这些奖励提供中间反馈，帮助智能体识别哪些行为有助于实现长期目标。例如，在迷宫求解任务中，除了在智能体退出时奖励它之外，您还可以为靠近出口的移动增加小额奖励，从而形成反馈梯度，加快学习速度。
奖励塑形的一个常见例子是在网格世界导航中。假设一个智能体必须到达目标方块，但环境只在成功时给予奖励。如果没有塑形，智能体可能需要随机探索数千步才能偶然发现目标。通过添加一种塑形奖励，该奖励会随着智能体靠近目标而增加（例如，每靠近一步 +0.1，每远离一步 -0.1），智能体就能立即收到有关进度的反馈。另一个例子是训练机器人行走：与其等到机器人完成完整的一步，不如奖励它保持平衡或向前移动。为了确保塑形不会改变最优策略（最佳可能行为），使用了基于势能的奖励塑形等方法。这种方法将塑形奖励定义为状态之间“势能”函数的差值（例如，F(s, a, s’) = γΦ(s’) - Φ(s)），在指导探索的同时保留了原始目标的激励。
开发者应谨慎使用奖励塑形。设计不当的塑形可能导致意外行为，例如智能体利用塑形奖励而不是解决实际任务。例如，如果机器人因抬腿而获得奖励，它可能会反复抬腿而不行走。为避免这种情况，塑形应与任务的真正目标保持一致，并经过严格测试。从小幅度的塑形增量开始，并通过实验进行验证。基于势能的方法是一个安全的起点，但设计势能函数通常需要领域知识。平衡塑形奖励与原始环境奖励是关键——过度塑形会掩盖真实目标，而不足则可能没有帮助。根据智能体性能进行迭代测试和调整对于有效实施至关重要。