📘 强化学习原理与算法:从基础到进阶
强化学习(Reinforcement Learning, RL)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。以下是关键内容概览:
🔧 核心概念
- 奖励机制:智能体通过获得奖励信号指导行为,如🎮 游戏得分或🚗 路径规划效率
- 状态-动作-奖励:三元组构成决策基础,例如:
- 状态(State):环境当前情况(如棋盘布局)
- 动作(Action):智能体可执行的操作(如落子位置)
- 奖励(Reward):环境对动作的反馈(如+10分/回合结束)
- 策略优化:通过Q-learning(Q_learning)等算法迭代改进决策
🧠 算法分类
类型 | 特点 | 应用 |
---|---|---|
动态规划 | 需要完整模型 | 路径规划 |
蒙特卡洛方法 | 基于采样 | 游戏AI |
时间差分学习 | 半模型化 | 机器人控制 |
深度强化学习 | 结合深度网络 | 自动驾驶 |
🚀 应用场景
- 游戏AI:如《星际争霸》智能体训练(🎮_Starcraft)
- 机器人控制:机械臂抓取任务(🤖_Robotic_Control)
- 推荐系统:个性化内容推送(📱_Recommendation_System)
- 资源管理:电力调度优化(⚡_Resource_Optimization)
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