深度强化学习（DRL）实践指南

什么是深度强化学习？

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是结合深度学习与强化学习的前沿技术，常用于游戏AI、机器人路径规划等场景。

入门实践步骤

1. 环境搭建

   • 安装Python 3.8+
   • 选择框架：PyTorch 或 TensorFlow
   • 配置强化学习库：gym / PETtingZoo

2. 核心概念

   • Agent：决策主体（🤖）
   • Reward：环境反馈的激励信号（💰）
   • Policy：策略网络（🧠）
   • Q-Learning：价值函数优化（📊）
   

3. 典型应用

   • 游戏对战：如AlphaGo（♟️）
   • 自动驾驶：路径规划（🚗）
   • 工业控制：机器人操作（🔧）
   

推荐学习资源

• DRL基础教程（适合初学者）
• OpenAI Gym环境列表
• 深度强化学习论文合集

实践小贴士

✨ 从简单环境（如CartPole）开始调试
✨ 使用Colab进行快速实验
✨ 参考RLlib文档优化训练效率