强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是一些关于强化学习的基础知识和应用场景。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作以获取奖励的实体。
- 环境（Environment）：智能体所处的环境，智能体可以通过与环境交互来获取状态信息。
- 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境状态。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的奖励。
- 策略（Policy）：智能体在给定状态下选择动作的规则。
应用场景
- 游戏：例如围棋、国际象棋等。
- 机器人控制：例如无人驾驶、机器人导航等。
- 资源管理：例如电网调度、交通流量控制等。
- 推荐系统：例如个性化推荐、广告投放等。
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强化学习算法框架图