在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，概率分布是核心概念之一，用于描述智能体在不同状态和动作下的决策不确定性。以下是关键知识点：
1. 概率分布的作用
- 状态转移概率：定义环境如何从当前状态转移到下一状态（如
P(s' | s, a)） - 奖励分布：表示智能体执行动作后获得奖励的随机性
- 策略分布：描述智能体选择动作的概率（如
π(a | s)）
2. 常见概率分布类型
- 高斯分布：用于连续动作空间的策略建模
- 伯努利分布：适用于二元决策（如是否采取某个动作）
- 分类分布：在离散动作空间中选择动作的概率
3. 应用场景
- 探索与利用：通过概率分布平衡尝试新动作与利用已知策略
- 不确定性建模：处理环境噪声或观测模糊性
- 多目标优化：分配不同动作的概率以满足多个目标
4. 扩展阅读
如需深入了解概率分布与强化学习的结合，可参考：
强化学习基础理论 或 策略优化算法
5. 可视化示例
- 策略分布图：展示不同动作的概率权重
- 状态转移动态：模拟马尔可夫链的随机过程
通过概率分布，强化学习能更高效地处理不确定性，提升智能体的适应能力。🔍💡