ReActor使用强化学习解决稀疏奖励问题的方法主要有两种：
使用深度强化学习算法：ReActor可以采用深度强化学习算法，如深度Q网络（DQN）或者深度确定性策略梯度（DDPG）等，通过神经网络来拟合值函数或者策略函数，从而实现对稀疏奖励问题的学习和优化。
使用奖励函数设计：ReActor可以通过设计合适的奖励函数来解决稀疏奖励问题，例如引入稀疏奖励的辅助任务或者奖励 shaping 等方法，来引导智能体更快地学习到正确的策略。
总的来说，ReActor在解决稀疏奖励问题时可以结合深度强化学习算法和奖励函数设计的方法，以提高学习效率和性能。