本文探讨了强化学习中的奖励设计与塑形方法，提出多种算法以提高学习效率并解决信用分配问题。研究表明，适当的奖励设计能显著提升样本效率，并分析了马尔可夫奖励函数的表达能力及其局限性。新提出的RLBR设置和PBIM方法在复杂环境中表现优异，有效防止次优策略的出现。