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）在与环境的交互中学习最优策略。其核心目标是最大化长期奖励（Long-term Reward）。
核心要素
- 智能体（Agent）：执行动作的主体（🤖）
- 环境（Environment）：智能体行动的外部世界（🌍）
- 状态（State）：环境的当前情况（🎲）
- 动作（Action）：智能体可采取的决策（🎯）
- 奖励（Reward）：环境对动作的反馈（💰）
学习路径推荐
入门必读
《强化学习基础》 详细讲解马尔可夫决策过程（MDP）和动态规划算法。进阶内容
实践工具
🧰 推荐使用 Gym 或 Stable Baselines3 框架进行实验。
关键算法对比
| 算法 | 适用场景 | 是否需要环境模型 |
|---|---|---|
| Q-Learning | 小规模离散环境 | ❌ 不需要 |
| SARSA | 部分可观测环境 | ❌ 不需要 |
| Dyna-Q | 复杂动态环境 | ✅ 需要 |
学习建议
📌 第一步：理解马尔可夫决策过程
📌 第二步：掌握奖励设计原则（Reward Shaping）
📌 第三步：尝试经典实验（如迷宫导航、CartPole）