QLearning中的负奖励

在 QLearning 算法中，负奖励是指在学习过程中，代理根据当前状态采取的行动导致的不利结果。在这种情况下，代理会得到一个负数的奖励，以指示它应该避免这种行为。

负奖励的出现可能是由于代理的行动导致了状态的转移，使得新状态的价值减小，或者是因为代理的行动导致了某些不可逆转的后果，例如损坏了系统或者丢失了数据。

在 QLearning 算法中，负奖励的处理是非常重要的，因为它可以帮助代理学习到哪些行动是不利的，从而避免在未来的学习中犯同样的错误。