强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习最优策略（Policy）来实现目标。以下是核心概念解析：
核心要素 🧩
- Agent：决策主体，如自动驾驶系统或游戏AI
- Environment：Agent所处的场景，如棋盘或模拟世界
- Reward：环境对Agent行为的反馈信号（正/负）
- Policy：Agent选择动作的策略（如Q-learning算法）
- Value Function：评估状态或动作的长期收益
学习流程 🔄
- Agent在环境中执行动作
- 环境返回新状态与奖励
- Agent更新策略以最大化累积奖励
- 重复训练直至收敛
示例场景 🧠
想象一个机器人学习在迷宫中找到出口：
- 每次向前移动获得+1奖励
- 碰撞墙壁则-10惩罚
- 通过试错逐步优化路径选择
扩展学习 🔗
若想深入了解进阶内容，可访问：
深度强化学习实践教程