强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何实现最优决策。以下是强化学习中一些重要的算法概述。
1. Q-Learning
Q-Learning是一种值函数方法，它通过学习Q值（即“动作-状态值”）来预测每个动作在特定状态下所能带来的最大奖励。
- Q值计算：( Q(s, a) = \sum_{s' \in S} P(s'|s, a) \times [R(s, a, s') + \gamma \max_{a'} Q(s', a') ] )
- 参数：学习率（(\alpha)）、折扣因子（(\gamma)）、探索率（(\epsilon)）
2. Deep Q-Network (DQN)
DQN是结合了深度学习和Q-Learning的一种方法。它使用深度神经网络来近似Q函数。
- 神经网络结构：通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
- 优势：可以处理高维输入，如图像。
3. Policy Gradient
Policy Gradient方法直接学习策略函数，而不是值函数。
- 策略：( \pi(a|s) ) 表示在状态 ( s ) 下采取动作 ( a ) 的概率。
- 目标：最大化累积奖励。
4. Actor-Critic
Actor-Critic方法结合了Policy Gradient和值函数方法。
- Actor：学习策略函数。
- Critic：学习状态价值函数。
强化学习算法
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