什么是强化学习？
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，通过Agent（智能体）与Environment（环境）的交互来学习最优策略。
🎯 核心思想：Agent通过尝试动作并接收奖励信号，逐步优化决策过程，最终实现最大化累积奖励的目标。
🧠 核心概念
- Agent：学习决策的主体，如自动驾驶汽车或游戏AI
- Environment：Agent所处的外部世界，可以是模拟环境或真实场景
- Reward：环境对Agent行为的反馈，正负奖励引导学习方向
- Policy：Agent选择动作的策略，决定"做什么"和"如何做"
- Q-Learning：一种经典的算法，通过Q值表评估状态-动作对的价值
🌍 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
- 资源分配与调度
📘 学习资源推荐
- 强化学习进阶教程：深入马尔可夫决策过程与深度强化学习
- Python实现示例：包含Q-learning、DQN等算法的代码演示
- 学术论文导览：推荐经典论文与最新研究进展
📸 相关示意图
📌 提示：点击图片可查看大图，理解强化学习的可视化过程！