强化学习（Reinforcement Learning，RL）与几何学（Geometry）看似是两个截然不同的领域，但在某些场景下，它们却有着奇妙的交集。本文将探讨RL与几何学的关系，并举例说明。
图形化决策
在强化学习中，决策过程通常可以表示为状态空间到动作空间的映射。这种映射可以看作是一种几何关系，其中状态空间可以看作是一个多维空间，而动作空间则是状态空间中的一种子集。
几何优化
强化学习中的目标函数优化可以通过几何方法来描述。例如，可以通过最小化损失函数到最优解的距离来优化策略。
空间表示
在强化学习中，状态和动作可以表示为高维空间中的点。这种空间表示可以应用于几何分析，例如计算状态和动作之间的距离、相似度等。
例子：路径规划
路径规划是一个经典的强化学习问题。在这个问题中，我们可以将环境视为一个几何空间，通过优化路径来最小化代价。
Path Planning
扩展阅读
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