强化学习是让AI通过与环境互动学习最优策略的领域，而深度强化学习（DRL）则结合深度学习的强大特征提取能力，成为解决复杂任务的关键技术。以下是常见的DRL算法分类与核心原理：
1. 基础算法：Q-Learning 🧠
Q-Learning通过Q值评估状态-动作对的长期收益，公式为：
$$ Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a)] $$
- 优点：无需环境模型，适用于离散动作空间
- 局限：状态空间过大时计算效率低下
2. 深度Q网络（DQN） 🤖
通过引入深度神经网络近似Q函数，解决高维状态问题：
- 使用经验回放（Experience Replay）打破数据相关性
- 添加目标网络（Target Network）稳定训练过程
- 经典案例：AlphaGo的棋盘状态评估
3. 策略梯度（Policy Gradients） 📈
直接优化策略参数，无需显式估计Q值：
- 通过梯度上升更新策略网络
- 常用算法：REINFORCE、Actor-Critic
- 优势：适用于连续动作空间
4. Dueling Networks 🎯
分离价值估计与动作选择：
- 将网络输出分为状态价值和动作优势两部分
- 提高了策略的可解释性
- 应用：游戏中的多目标决策优化
5. 扩展阅读 📚
想深入了解DRL在实际场景中的应用？可参考：
深度强化学习实战案例教程
提示：学习DRL时，建议从简单的网格世界开始实验，逐步过渡到复杂环境。需要代码示例或可视化工具可随时提问！