问题概述
Mountain Car 是强化学习领域中一个经典且具有挑战性的控制问题，常用于测试算法的探索与利用能力。在这个问题中，一辆汽车被卡在山谷之间，需要通过控制油门（加速或减速）来攀爬到山丘顶部。其核心目标是让智能体学会在有限的奖励机制下，找到最优的策略以完成任务。
核心挑战
- 非凸奖励函数：智能体需要在特定动作序列中累积足够能量，才能成功到达山顶。
- 动态规划局限性：传统的动态规划方法难以处理高维状态空间，需依赖深度学习。
- 探索与利用的平衡：如何避免陷入局部最优，是算法设计的关键难点。
解决方案示例
- Q-learning：通过经验回放和目标网络稳定训练过程。
- Deep Q-Network (DQN)：结合神经网络对状态进行函数逼近，解决高维问题。
- Policy Gradient：直接优化策略参数，适用于连续动作空间。
扩展阅读
若想深入理解强化学习基础，可参考 tutorials/reinforcement_learning/intro。对于更复杂的环境，如 Cart-Pole 或者其他连续控制任务，也欢迎继续探索！