以下是一些经典的强化学习（RL）游戏应用场景，适合初学者理解核心概念：
🧠 Q-learning 基础示例
- 迷宫导航：智能体通过奖励机制学习最优路径
- 简单棋盘游戏：如井字棋（Tic-Tac-Toe）的策略训练
🤖 深度强化学习（DRL）示例
- Atari 游戏：如 Breakout、Pong 的自动玩法
- 机器人控制：通过环境反馈优化动作策略
🧩 多智能体协作示例
- 合作捕猎：多个智能体协作捕捉目标
- 交通信号控制：优化路口通行效率
📚 扩展学习
如需深入了解强化学习算法实现，可访问 强化学习基础教程 获取详细讲解。