强化学习是机器学习的一个重要分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。以下是核心知识点整理：
基本概念 🧠
- 定义：智能体通过执行动作获得环境反馈（奖励/惩罚），最终最大化累积奖励
- 核心要素：
- 智能体（Agent）：决策主体
- 环境（Environment）：交互对象
- 状态（State）：环境的当前情况
- 动作（Action）：智能体可执行的操作
- 奖励（Reward）：环境对动作的反馈信号
- 特点：
- 延迟奖励：需长期规划
- 动态环境：状态随时间变化
- 自适应性：策略随经验优化
核心算法 🧩
| 算法 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Q-learning | 无模型算法，通过Q值表更新策略 | 游戏AI、路径规划 |
| Deep Q-Networks (DQN) | 结合深度学习的Q-learning | 复杂状态空间问题 |
| Policy Gradients | 直接优化策略参数 | 连续动作控制 |
| Actor-Critic | 分离策略（Actor）与价值评估（Critic） | 多任务强化学习 |
示例代码片段（Python）：
import gym
env = gym.make('CartPole-v1')
for _ in range(1000):
action = policy.select_action(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
policy.update_q_table(state, action, reward, next_state)
应用场景 🌍
- 游戏AI：AlphaGo、星际争霸策略制定
- 自动驾驶：交通规则学习与路径决策
- 机器人控制：动态环境下的运动规划
- 推荐系统：用户行为序列建模与个性化推荐