强化学习算法概述

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是一些常见的强化学习算法：

• 价值迭代（Value Iteration）：通过迭代计算每个状态的价值函数，以确定最优策略。
• 策略迭代（Policy Iteration）：通过迭代更新策略，直到找到最优策略。
• Q-Learning：一种基于值迭代的方法，通过学习Q值来预测状态-动作值。
• Deep Q-Network（DQN）：结合了深度学习与Q-Learning，适用于处理高维状态空间。

强化学习算法流程图

更多关于强化学习算法的详细信息，可以参考本站提供的强化学习教程。