强化学习教程 🤖

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过让智能体与环境交互来学习最优策略。以下是核心知识点梳理：

基本概念 📚

• 智能体（Agent）：执行动作的主体，如自动驾驶汽车或游戏AI
• 环境（Environment）：智能体所处的决策场景，如棋盘或模拟世界
• 奖励机制（Reward）：环境对动作的反馈信号，决定策略优劣
• Q学习（Q-Learning）：经典算法之一，通过Q值表评估状态-动作对的价值

技术框架 🧱

1. Markov决策过程（MDP）：强化学习的数学基础
2. 深度强化学习（DRL）：结合深度学习的扩展方向
3. 策略梯度（Policy Gradient）：直接优化策略的算法范式

应用场景 🌍

• 自动驾驶：路径规划与障碍物规避
• 游戏AI：如AlphaGo的决策系统
• 工业优化：设备维护与资源调度

学习资源 📚

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