Q学习（Q-Learning）是强化学习中一种经典的无模型算法，通过探索与利用的平衡来学习最优策略。它无需环境模型，直接通过状态-动作值函数（Q值）更新来优化决策。
核心概念 🔍
- Q值：表示在某个状态 $ s $ 下采取动作 $ a $ 后的预期累积奖励
- 探索 vs 利用：通过 ε-greedy 策略在尝试新动作（探索）和选择已知最优动作（利用）间权衡
- 贝尔曼方程：更新公式为
$$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $$
其中 $ \alpha $ 是学习率，$ \gamma $ 是折扣因子
适用场景 🎯
- 游戏AI（如棋类、迷宫导航）
- 自动化控制（机器人路径规划）
- 推荐系统优化（动态调整策略）
优势 ✅
- 无需环境模型，适合复杂动态系统
- 简单易实现，可扩展性强
- 能处理高维状态空间（通过函数近似）
拓展学习 📚
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