强化学习是机器学习中通过试错机制让智能体学习决策策略的领域，广泛应用于游戏、自动驾驶、机器人控制等场景。以下是核心知识点梳理：
1. 核心概念 🔍
- Agent（智能体）：执行动作的主体，如AlphaGo或自动驾驶系统
- Environment（环境）：Agent交互的外部世界，包含状态空间和动作空间
- Reward（奖励）：环境对Agent行为的反馈信号，决定策略优化方向
- Policy（策略）：Agent在特定状态下选择动作的规则，如ε-greedy策略
- Value Function（价值函数）：衡量状态或动作的长期收益，常用Bellman方程定义
2. 关键算法 🧮
| 算法类型 | 代表方法 | 特点 |
|---|---|---|
| 值迭代 | Value Iteration | 通过动态规划求解最优策略 |
| �策略迭代 | Policy Iteration | 分离策略评估与改进步骤 |
| Q学习 | Q-Learning | 无需环境模型的无模型算法 |
| 深度强化学习 | Deep Q-Network (DQN) | 结合深度神经网络处理高维状态 |
3. 典型应用场景 🚀
- 游戏AI：如Dota 2的OpenAI Five
- 机器人路径规划 🤖
- 自动驾驶决策系统 🚗
- 资源分配优化 💡
4. 学习资源 📚
- 强化学习算法详解 → 深入解析TD-learning与Actor-Critic框架
- 深度强化学习实战 → 包含PyTorch代码实现
- 强化学习可视化工具 → 推荐Gym和Stable Baselines库
5. 学习建议 📈
- 先掌握基础概率论与动态规划知识
- 通过OpenAI Gym实践环境搭建
- 关注最新研究：强化学习论文推荐