开放环境中持续演化的奖励机制研究

摘要

在复杂开放的真实世界环境中，明确识别驱动实体行为的奖励机制十分困难，部分原因在于目标和相关行为是内生涌现的，并会随着环境变化而动态更新。在模型中重现这种动态特性对许多领域都具有重要价值，特别是在固定奖励函数限制智能体自适应能力的场景中。本文描述的仿真实验评估了一种动态更新奖励函数的候选算法——RULE（通过学习与期望的奖励更新）。该方法在简化的类生态系统设置中进行测试，实验通过挑战实体的生存需求来引发显著的行为改变。实体群体成功展示了以下能力：放弃初始受奖励但最终有害的行为、增强有益行为，以及对环境中新增陌生项目作出恰当响应。这些调整是在持续学习过程中通过实体奖励函数的内生修改实现的，且无需外部干预。

关键词

奖励函数 · 开放环境 · 自适应系统 · 强化学习 · 行为演化

实验设计

研究采用基于智能体的仿真平台，构建包含资源获取、环境威胁和动态要素的生态系统模型。实体通过Q学习框架持续更新策略，其中RULE算法通过以下机制实现奖励函数动态调整：

期望比较机制：将实际回报与基于历史经验的预期回报进行对比
奖励重加权：根据行为结果的有效性动态调整不同行为的奖励权重
** novelty响应模块**：针对环境新增项目建立临时奖励评估通道

核心发现

行为适应性：实体在250代内完全淘汰最初奖励但后期有害的采食行为
奖励重塑效率：新有益行为的奖励权重在环境变化后60个周期内提升83%
零样本适应：面对全新环境要素时，78%的实体在10次尝试内形成有效响应策略

方法优势

与传统固定奖励函数方法相比，RULE算法表现出三大优势：

避免奖励函数设计中的先验偏差
适应非平稳环境中的长期目标变化
减少人工奖励工程的工作量

应用前景

该技术适用于需要长期自主运行的智能系统，包括：

持续学习场景下的机器人控制
动态经济环境中的交易算法
复杂生态系统模拟中的代理建模

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