强化学习是机器学习的一个重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是常见的算法分类及核心思想：

主流算法框架

1. 基于值的函数方法 📊

  • Q-learning：通过Q值函数直接评估状态-动作对的长期收益

    Q_learning
    适用于离散状态空间，需通过探索-利用平衡收敛

  • Deep Q-Networks (DQN)：结合深度神经网络与Q-learning

    Deep_Q_Networks
    通过经验回放和目标网络解决Q-learning的收敛问题

2. 基于策略的优化方法 🔄

  • Policy Gradients：直接对策略参数进行梯度优化

    Policy_Gradients
    适用于连续动作空间，但可能面临高方差问题

  • Actor-Critic：结合策略网络（Actor）和价值网络（Critic）

    Actor_Critic
    通过Critic指导Actor的更新，平衡探索与利用

算法对比速查表

算法 适用场景 优点 缺点
SARSA 连续环境 在线学习 收敛速度较慢
DQN 大规模状态空间 可扩展性强 需要大量样本
PPO 稳健训练 收敛稳定性高 计算资源消耗大

扩展学习

如需深入了解算法实现细节，可参考：
深度强化学习实战教程 📘

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