Q学习算法详解 🤖

Q学习（Q-Learning）是一种经典的强化学习算法，无需环境模型即可通过试错学习最优策略。以下是核心要点：

🧠 基本概念

• Q值：表示在某个状态采取某个动作的预期回报
• 贝尔曼方程：更新公式 Q(s,a) = Q(s,a) + α[ r + γ*max(Q(s',a')) - Q(s,a) ]
• 探索与利用：通过ε-greedy策略平衡新动作尝试与已知最优动作选择

📈 算法流程

1. 初始化Q表为0
2. 重复以下步骤：
   • 选择当前状态s的动作a（ε-greedy）
   • 执行动作a，获得奖励r和新状态s'
   • 更新Q(s,a)值
3. 直到达到预设迭代次数或收敛

🎯 典型应用场景

• 游戏AI（如围棋、星际争霸）
• 自动驾驶路径规划
• 机器人运动控制
• 推荐系统优化

📘 扩展学习

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📷 相关示意图

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