强化学习（RL）中的奖励分配决定了奖励——引导智能体学习的信号——如何随着时间分配给行动。其主要作用是通过明确哪些行动能带来期望结果来塑造智能体的行为。如果奖励分配不当，智能体可能难以将其行动与长期目标关联起来，导致学习效率低下或出现错误。例如，在机器人需要导航迷宫的游戏中，稀疏的奖励（例如，只有到达出口时才获得奖励）使得智能体难以学习哪些转弯或移动有助于成功。有效的奖励分配通过将奖励与特定的中间步骤（例如，更接近目标）关联起来解决这个问题。
奖励分配解决的一个关键挑战是*信用分配问题*：确定哪些过去的行动应为观察到的奖励负责。这在反馈延迟的环境中尤其重要。例如，在训练 AI 下棋时，获胜可能发生在关键决策的许多步之后。奖励分配方法，如时序差分学习或蒙特卡洛采样，有助于将信用回溯分配。折扣因子（例如 Q-learning 中的 gamma）也通过优先考虑即时奖励而非远期奖励来发挥作用，平衡短期和长期规划。没有这些机制，智能体可能会低估关键的早期决策或对不相关的行动过度拟合。
奖励分配还影响探索和策略优化。例如，如果奖励过于稀疏，智能体可能会过早地停止探索。相反，奖励过于密集可能导致奖励欺骗——利用非预期的捷径。考虑一个自动驾驶汽车模拟：如果仅因到达目的地而奖励汽车，它可能会忽略交通规则。添加碰撞惩罚或奖励平稳加速可确保更安全的行为。近端策略优化（PPO）等框架使用奖励整形和归一化来稳定学习。通过精心设计奖励的分配方式，开发者可以创建一个反馈循环，引导智能体朝向期望的行为，同时避免诸如局部最优或不安全策略等陷阱。