强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习中一种通过与环境交互来学习最优策略的范式。以下是其核心原则：
奖励函数（Reward Function） 🎯
- 系统通过奖励信号评估动作的价值。
- 例如：在游戏场景中，胜利可能获得+100奖励，失败则-100。
策略优化（Policy Optimization） 🧠
- 策略决定了智能体在特定状态下采取的动作。
- 通过最大化长期累计奖励来调整策略，如使用Q-learning或策略梯度方法。
折扣因子（Discount Factor） 💰
- 用于权衡即时奖励与未来奖励的重要性。
- 常见符号为γ（0 ≤ γ ≤ 1），值越小越重视短期收益。
探索与利用（Exploration vs. Exploitation） 🕵️♂️🤖
- 探索：尝试新动作以发现潜在更高奖励。
- 利用：重复已知能带来高奖励的动作。
- 平衡二者是算法设计的关键。
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP） 🔄
- 强化学习建模环境的核心框架，包含状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和状态转移概率（Transition Probability）。
如需深入理解算法实现，可访问 强化学习算法详解 进一步学习。