多目标强化学习算法开发与调优
基于业务场景构建DQN、PPO、SAC等算法的改进框架,针对延迟奖励稀疏性设计分层强化学习架构
搭建离线仿真环境与在线AB测试闭环,设计动态滑动窗口评估机制,量化算法迭代效果
效果瓶颈分析与突破
构建强化学习可解释性分析工具(如SHAP值、注意力热力图),定位状态表征缺失/奖励函数偏差/探索不足等瓶颈
设计课程学习机制,通过渐进式难度提升策略解决稀疏奖励场景下的策略退化问题
状态与奖励机制创新
构建异构特征融合模型,集成用户实时行为序列(LSTM)、跨场景偏好迁移(Meta Learning)等高阶状态表征
设计复合奖励函数,融合稠密奖励(点击行为)与稀疏奖励(购买行为),引入基于KL散度的奖励塑形技术
跟踪深度学习、计算广告、推荐系统,deepseek等最新前沿技术,应用到多目标排序