在强化学习中，"奖励函数是平稳的"通常指的是奖励信号（reward signal）在不同时间步骤或状态下是稳定的，即其统计性质在整个学习过程中不发生明显的变化。这是一种有关奖励函数的性质，有助于学习算法更好地理解和适应环境。
举一个示例：
考虑一个强化学习代理在训练中学习如何玩电子游戏的情景。在这个情景中，奖励函数是衡量代理性能的关键因素。奖励函数通常根据代理的行为来确定，它可能会根据游戏的规则和目标来定义。
平稳奖励函数：如果在游戏中的不同阶段或不同关卡，奖励函数的设计是一致的，奖励的统计性质在整个学习过程中不发生明显变化，那么我们可以说奖励函数是平稳的。这意味着代理在不同游戏关卡或阶段可以依赖相似的奖励信号来学习，并且代理可以保持一致的学习策略。
非平稳奖励函数：相反，如果奖励函数在不同关卡或阶段之间变化很大，甚至在训练过程中发生显著变化，那么我们可以说奖励函数是非平稳的。在这种情况下，代理可能需要重新学习不同的策略以适应不同的奖励信号，这可能会导致学习不稳定性和困难。
一个具体的示例是在一个电子游戏中，如果在每个关卡中奖励函数的设计是一致的，奖励代理在每个关卡中表现良好，那么奖励函数可以被认为是平稳的。但如果在不同关卡中奖励函数设计差异很大，代理需要采用截然不同的策略，那么奖励函数可能是非平稳的。平稳的奖励函数有助于强化学习代理更有效地学习并适应复杂环境。