强化学习基础教程 🤖

什么是强化学习？

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（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习最优策略。
🎯 核心目标：最大化累积奖励（Cumulative Reward）

关键特点

• 🔄 互动性：智能体通过行动与环境持续互动
• 🧠 延迟反馈：奖励信号可能延迟到来
• 🎯 目标导向：以达成特定目标为学习动力

强化学习的核心要素

1. 智能体（Agent）
   👨‍💻 执行动作的决策主体，如游戏中的AI玩家或机器人

2. 环境（Environment）
   🌍 智能体所处的外部世界，包含状态（State）和可能的奖励机制

3. 状态（State）
   📊 环境在某一时刻的描述，例如棋盘位置或传感器数据

4. 动作（Action）
   🚀 智能体可执行的操作集合，如移动、攻击等

5. 奖励（Reward）
   🪙 环境对动作的即时反馈，指导智能体调整策略

常见算法类型

算法名称	特点	应用场景
Q-Learning	无需环境模型的表格型算法	游戏关卡通关策略
Deep Q-Networks (DQN)	结合深度学习的Q学习变体	自动驾驶路径规划
Policy Gradient	直接优化策略的概率方法	机器人运动控制
Actor-Critic	结合值函数和策略梯度的框架	复杂连续动作控制

实际应用案例

📊 图片：

• 🏗️ 建筑施工：通过RL优化机器人施工路径
• 🎮 游戏AI：AlphaGo的决策系统基于强化学习
• 🚗 交通调度：智能交通灯控制优化流量

扩展阅读

如需深入了解强化学习的数学基础，可访问：
/advanced/reinforcement_learning_math
该路径包含马尔可夫决策过程（MDP）和贝尔曼方程的详细推导 📚

学习路径建议

1. 先掌握基础概念
2. 学习数学基础
3. 实践代码示例

🎯 图片：

（图示：强化学习的完整学习流程）