欢迎学习使用 TensorFlow Agent 实现 Q 学习算法！以下是关键内容概览：
📚 基础概念
- Q学习是一种无模型的强化学习方法，通过更新状态-动作值函数（Q函数）来优化策略
- TensorFlow Agent提供模块化接口，支持快速实现 RL 算法（了解更多）
- 核心公式：
$$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $$
🧠 实现步骤
- 定义环境与状态空间
- 初始化 Q 表（
q_table） - 设置超参数：学习率
α、折扣因子γ - 迭代训练：
- 选择动作（ε-greedy 策略）
- 执行动作获取奖励
- 更新 Q 值
- 评估策略（查看完整代码示例）
📈 应用案例
- 迷宫导航：智能体学习最优路径
- 游戏AI：如 Chess 或 Tic-Tac-Toe 策略优化
- 机器人控制：环境适应与任务完成