这篇文章聊一聊强化学习在实践过程中经常聊到的在强化学习中，和稀疏奖励（Sparse Rewards）、信用分配（Credit Assignment）和探索与利用（Exploration vs. Exploitation）是三个相互关联的核心问题。

核心问题概述

稀疏奖励

指任务中只有在最终成功时才有奖励，其余时间无反馈。
常见的解决方法主要有设计中间奖励（Dense Rewards）、设计内部奖励（Intrinsic Rewards）、分层强化学习(HRL)、逆强化学习(IRL)以及增强探索机制来实现。

信用分配

指如何将延迟奖励归因于正确的动作或状态，一般分为两个层次

时序信用分配（Temporal credit assignment）：奖励该归因于哪个时间点的动作？
结构信用分配（Structural credit assignment）：在多智能体或模块化系统中，奖励该归因于哪个子系统、哪个agent、哪个模块？
$TD(\lambda)$ 、GAE都是常见的时序信用分配方法，但往往只能用于短时任务，长时任务则需要结合HRL、Transformer 结构等方法。结构信用分配常见于多智能体强化学习(MARL)，常见的方法如值函数分解、反事实推理等。

探索与利用

指在探索未知策略和利用已有策略之间做权衡：

过度利用 → 陷入局部最优。
过度探索 → 收益不稳定。
常见的方法有设计内部奖励、分层强化学习(HRL)、基于模型的探索等。

三者之间的关系

稀疏奖励 → 信用分配困难：当奖励稀疏时，智能体很难判断哪个动作导致了最终奖励
稀疏奖励 → 探索压力加大：没有中间奖励反馈会导致智能体很难发现正确的路径
信用分配不准确 → 学不到有效策略 → 影响探索与利用：如果奖励被错误归因，智能体会过度利用错误策略，从而减少有效探索。

可以看出，稀疏奖励是问题的起点，加剧了信用分配的挑战，同时也提升了对有效探索机制的需求。信用分配的准确性反过来又影响探索效率和利用策略的质量。它们是强化学习中的三大挑战，互相交织，必须协同解决。

其他重要问题

样本效率

样本效率（Sample Efficiency）指智能体需要多少交互数据（episodes/steps）才能学到一个可用的策略。稀疏奖励和探索低效直接导致样本效率低下。
常用的解决方法是一些经验重用方法如如优先经验回放（PER）、模型强化学习(MBRL)减少真实环境交互、迁移学习（Transfer Learning）复用先验知识等。

部分可观测性

部分可观测环境（Partial Observability, POMDP）中，智能体无法获取完整状态信息，导致：

信用分配更难：因状态不完整，难以确定动作的真实影响。
探索效率更低：需探索更多可能性以弥补信息缺失。
稀疏奖励更致命：有限的观测可能完全掩盖奖励信号。
常用的解决方法是使用记忆模型（如LSTM、Transformer）或信念状态（Belief State）建模历史信息。

长期依赖

长期依赖(Long-Term Dependencies）指在长时任务中，智能体是否能够为长远收益而做出当前牺牲。本质上是时序信用分配和稀疏奖励问题。

策略退化

策略退化（Policy Degeneration）指策略可能因早期偶然成功而僵化。常发生在稀疏奖励环境下，探索不足（智能体过早收敛到次优策略）、信用分配偏差(错误关联奖励与无关动作)均可能是潜在原因。

奖励函数设计

不合理的奖励函数（如稀疏或误导性奖励）会直接加剧信用分配和探索的难度。如常见的Reward Hacking就是奖励设计错误或者过于简单，导致智能体虽然获得高回报但是无法真正完成目标的现象。

稀疏奖励问题本质是奖励函数设计的失败案例，所以，一切问题本质其实都是奖励问题。