什么是强化学习实验？
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。实验是掌握RL核心思想的关键环节，以下是常见实验类型：
📌 核心实验分类
- 网格世界导航 🧭
在二维网格中训练智能体避开障碍物到达目标，适合理解Q-learning和SARSA算法。 - CartPole平衡控制 🏃♂️
通过调整力控制小车使杆子保持平衡，经典入门案例。 - Deep Q-Networks (DQN) 🤖
使用深度神经网络处理高维状态空间，如Atari游戏中的应用。 - 策略梯度方法 📈
直接优化策略参数，适用于连续动作空间的场景。
实验工具推荐
| 工具 | 用途 | 优势 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 构建深度强化学习模型 | 强大的计算图框架 |
| PyTorch | 动态计算图支持 | 更灵活的实验调试 |
| Stable Baselines3 | 一站式RL训练库 | 内置多种算法实现 |
实验步骤指南
- 环境搭建 🛠️
安装必要的库：pip install gym numpy matplotlib - 算法选择 🔍
根据任务复杂度选择Q-learning、DQN或PPO等方法 - 训练与评估 📊
使用gym提供的环境进行训练，通过matplotlib可视化结果 - 参数调优 🎯
调整学习率、折扣因子等超参数提升性能
实验资源
- Reinforcement Learning: An Introduction（经典教材）
- RLlib官方文档（大规模分布式实验）
- Colab实战教程（零基础入门）