在Q-learning中，智能体从当前状态出发，在每个离散时间步采取行动，并在行动执行后立即获得奖励，以此评估行动的成功或失败。假设我们想使用Q-learning来控制车辆速度，其中行动是目标速度，智能体的目标是尽可能快地到达1公里外的停止线。

1) 那么在这个例子中，智能体需要在每个离散时间步（1秒）采取行动，还是可以每隔100米采取一次行动，而不是在每个离散时间步采取行动？必须在每个离散时间步采取行动吗？

2) 在Q-learning中，延迟奖励是什么意思？是指智能体到达目标后更新奖励，而不是在每个时间步采取行动后更新奖励吗？谢谢！

回答：

1) 智能体需要在每个离散时间步（1秒）采取行动，还是可以每隔100米采取一次行动，而不是在每个离散时间步采取行动？必须在每个离散时间步采取行动吗？

我认为您可能将Q-learning中的时间步概念与我们对时间的物理实现混淆了。在Q-learning中，每个时间步是智能体采取行动的时刻。如果是象棋游戏，每个时间步就是玩家下棋的时刻。因此，智能体采取行动的频率是由游戏规则决定的。在您的例子中，游戏的规则并不明确。如果规则规定智能体每1“秒”可以选择一次行动，那么智能体就必须遵循这一规则。如果您认为这个频率太高，可以看看“无操作”是否是智能体可选择的行动选项。

在Q-learning中，延迟奖励是什么意思？是指智能体到达目标后更新奖励，而不是在每个时间步采取行动后更新奖励吗？

要理解延迟奖励，可以参考公式可能会有所帮助。如您所见，时间步t的Q值不仅受旧Q值和即时奖励的影响，还受“预估最优未来值”的影响。这个预估最优值（通过一个需要调整的超参数折扣因子来设定）用于捕捉“延迟奖励”。

延迟奖励的直觉是，有时某个行动在当时看起来似乎是坏的（数学上，采取这个行动，智能体获得的即时奖励低甚至是惩罚），但这个行动却可能带来长期的利益。以您的例子来说，假设智能体位于位置P，有两条路线可到达停止线。一条路线直线距离为1公里，另一条路线稍微绕道，距离为1.5公里。智能体选择了1.5公里的路线，可能获得的即时奖励比选择1公里路线的少。进一步假设1.5公里路线的限速比1公里路线高，这实际上使智能体比走1公里路线更快到达停止线。这种“未来奖励”就是需要在计算时间步t的（位置P状态，选择1.5公里路线行动）的Q值时考虑的延迟奖励。

公式在实现时可能有点 confusing，因为它涉及到未来的Q值。我曾经的方法是在时间步t计算Q值时不考虑延迟奖励。

# @ 时间步 tQ(st, at) = Q(st, at) + alpha * immedate_reward - alpha*Q(st, at)

然后在到达时间步t+1后，我会回溯并使用延迟奖励更新时间步t的Q值。

# @ 时间步 t+1Q(st+1, at+1) = Q(st+1, at+1) + alpha * immedate_reward - alpha*Q(st+1, at+t)Q(st, at) = Q(st, at) + alpha * gama * max(Q(st+1, a))

希望这能帮助澄清并回答您的问题…