量子学习指南 🧠

量子学习（Q-Learning）是一种无模型的强化学习算法，通过学习状态与动作的价值函数来优化决策过程。以下是核心要点：

基本概念

• Q值：表示在特定状态采取某个动作的预期回报值 📊
• 贝尔曼方程：用于更新Q值的核心公式，结合即时奖励与后续状态的Q值 📘
• 探索与利用：通过ε-greedy策略平衡尝试新动作与选择已知最优动作 🔄

实现步骤

1. 初始化Q表（Q-table）为0 🧾
2. 重复以下过程：
   • 选择当前状态的动作（如随机或贪婪策略） 🎲
   • 执行动作，获得奖励和新状态 📈
   • 更新Q值：Q(s,a) = Q(s,a) + α[ r + γ*max(Q(s',a')) - Q(s,a) ] 🧮
3. 收敛后，通过Q表选择最优动作路径 🚀

应用场景

• 游戏AI：如AlphaGo的策略优化 🎮
• 机器人路径规划：在复杂环境中决策 🤖
• 资源管理：动态分配有限资源的最优方案 📦

扩展阅读

• 如需深入理解强化学习基础，可访问 教程页面 📚
• 了解量子计算与AI的结合，参考 量子计算应用指南 🌌

Q-Learning的实现需要结合具体问题调整参数，建议通过实验验证效果 🔍