📘 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)
强化学习_原理

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Q_learning_算法