强化学习（Reinforcement Learning）Python代码示例 🧠

强化学习是机器学习的一个重要分支，常用于训练智能体在动态环境中做出决策。以下是几个经典算法的代码框架及应用场景：

常用算法概述 📚

• Q-Learning
  基于值的算法，适用于小规模状态空间。
  

  

  Q_Learning

• Deep Q-Networks (DQN)
  结合深度学习的Q-learning变体，能处理高维输入（如图像）。
  

  

  DQN

• Policy Gradients
  直接优化策略的算法，适合连续动作空间。
  

  

  Policy_Gradients

代码示例：迷宫导航问题 🧭

import numpy as np

# 简化版Q-learning实现
class QLearningAgent:
    def __init__(self, states, actions):
        self.q_table = np.zeros([states, actions])
    
    def learn(self, state, action, reward, next_state):
        self.q_table[state, action] = 0.9 * self.q_table[state, action] + 0.1 * (reward + np.max(self.q_table[next_state, :]))

扩展阅读 🔗

• 深度强化学习实战教程（点击了解DQN在Atari游戏中的应用）
• 强化学习理论基础（适合初学者的数学推导）

📌 以上代码仅为示意，实际应用需补充环境交互逻辑和参数调优部分。