Q-Learning中的Q值和奖励R

为什么不用奖励R作为当前Q值，这里解释一下。

核心比喻：下象棋

• 奖励R：就像是吃掉对方一个棋子。
  • 你吃掉一个“兵”，获得一点小奖励。
  • 你吃掉一个“车”，获得一个很大的奖励。
  • 你“将死”了对方，获得一个巨大的、终结比赛的奖励。

奖励R是环境给你的、立即可见的、直接的反馈。

• Q值：就像是顶尖棋手大脑里对当前棋局（状态）和下一步（动作）的“棋形判断”。
  • 它不是一个简单的、眼前的得失。它会综合考虑：“如果我走这步‘马’，虽然可能会丢一个‘兵’（短期负奖励），但我会获得极大的攻势，在十步之后有可能‘将死’对方（巨大的长期收益）。”
  • 或者：“如果我吃这个‘车’（巨大的短期奖励），但我的‘将’会暴露在对方的火力下，导致我五步之后被将死（灾难性的长期后果），那这步棋的整体价值其实非常低。”

Q值是智能体自己对未来总收益的一个预测和评估。

结论：奖励是“眼前小利”，而Q值是“深谋远虑”。

正式区别：奖励R vs Q值

特性	奖励R	Q值
来源	环境给的。是游戏规则设定好的。	智能体自己学习和计算出来的。
时间尺度	即时的、短期的。只关心下一步的收益。	累积的、长期的。关心从现在到游戏结束的所有收益总和。
视角	局部的、单一事件的反馈。	全局的、战略级的评估。
类比	工资/奖金：做完一项工作，立刻拿到钱。	职业规划：选择一份工作，不仅看起薪，更看未来发展、股票期权、技能成长等所有未来收益的总和。
依赖性	只依赖于当前的动作和状态。	依赖于当前的动作、状态、以及后续所有的决策。