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。以下是核心算法分类与原理简介：

1. 基础算法

  • Q学习（Q_Learning）：基于值的算法，通过更新Q值函数来逼近最优策略。
  • SARSA：一种时序差分学习方法，强调策略的一致性。
  • 蒙特卡洛方法（Monte_Carlo_Method）：通过完整 episode 的经验来更新策略，适合回合制任务。

2. 深度强化学习

  • DQN（Deep_Q_Network）：结合深度神经网络与Q学习，解决高维状态空间问题。
  • DDPG（Deep_Deterministic_Policy_Gradient）：用于连续动作空间，引入Actor-Critic框架。
  • PPO（Proximal_Policy_Optimization）：策略梯度方法，通过优化策略的更新步长提升稳定性。

3. 模型-Based方法

  • MDP（Markov_Decision_Process）：基于马尔可夫决策过程的理论框架。
  • 动态规划（Dynamic_Programming）：通过贝尔曼方程迭代求解最优策略。
强化学习算法流程图

扩展阅读 🌐

如需深入了解强化学习在实际场景中的应用，可参考：

图片关键词示例 🖼️

  • Q_学习
  • 策略梯度
  • 深度强化学习
  • 马尔可夫决策过程

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