什么是 Q 学习？
Q 学习（Q-Learning）是一种经典的无模型强化学习算法，通过学习状态-动作对的预期回报值（Q 值）来优化决策策略。它无需环境模型，直接通过与环境的交互更新 Q 表，是解决动态规划问题的常用方法之一。
核心概念 📚
- Q 值：表示在状态
s下采取动作a的长期回报预测 - 贝尔曼方程：更新 Q 值的核心公式
$ Q(s, a) = R(s, a) + \gamma \max_{a'} Q(s', a') $ - 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
算法步骤 📝
- 初始化 Q 表为全零
- 对每个状态-动作对，迭代更新 Q 值
- 使用最大 Q 值选择下一动作
- 根据环境反馈调整策略
应用场景 🚀
- 游戏 AI（如棋类、Atari 游戏）
- 机器人路径规划
- 自动化决策系统
扩展阅读 📘
通过持续训练，Q 学习能够让智能体在未知环境中自主学习最优策略！