强化学习原理 🧠🤖

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过试错机制让智能体（Agent）学习决策方法的机器学习范式。其核心目标是让智能体在与环境的交互中最大化累积奖励（Cumulative Reward）。

🔑 核心要素

1. 智能体（Agent）
   作出决策的主体，如自动驾驶系统或游戏AI

   

2. 环境（Environment）
   智能体行动的外部世界，例如棋盘或模拟器

   

3. 状态（State）
   环境的当前情况，如游戏中的棋子位置

   

4. 动作（Action）
   智能体可执行的指令集合，如移动方向

   

5. 奖励（Reward）
   环境对动作的即时反馈，如得分或惩罚

   

📌 核心算法分类

• 基于价值的方法（如Q-Learning）
  通过评估状态-动作对的价值来决策

  

• 基于策略的方法（如Policy Gradient）
  直接优化策略的参数

  

• Actor-Critic框架
  结合价值函数与策略网络的优势

  

🧩 典型应用场景

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 机器人路径规划
• 自动驾驶决策系统
• 推荐系统优化

如需深入了解强化学习的数学公式与实现细节，可访问 强化学习教程 进行扩展学习。