强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是核心概念解析：

🧠 核心要素

  • 智能体（Agent）：执行动作的学习主体
  • 环境（Environment）：智能体所处的外部系统
  • 状态（State）：环境的当前情况（如棋盘布局）
  • 动作（Action）：智能体可采取的决策（如落子位置）
  • 奖励（Reward）：环境对动作的反馈机制（如胜利+100分）

📈 学习流程

  1. 智能体观察环境状态
  2. 根据策略选择动作
  3. 环境返回新状态与奖励
  4. 智能体更新策略以最大化长期奖励
强化学习流程_图

🎯 典型应用场景

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

📘 扩展学习

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