强化学习是机器学习的重要分支，通过智能体与环境的交互学习最优策略。以下以迷宫探索为例，展示其核心原理：

1. 基本流程

  • 环境：2D网格迷宫（如8x8方格）
  • 智能体：自主探索的agent
  • 目标：从起点到达终点收集奖励
  • 算法：Q-learning或深度Q网络（DQN）

2. 迷宫训练过程

强化学习_迷宫
*图示：智能体在迷宫中探索路径*
  • 初始阶段：随机移动，积累经验
  • 学习阶段：通过奖励更新Q值表
  • 收敛阶段：形成稳定最优路径

3. 关键技术

  • 奖励机制：到达终点+100，撞墙-10
  • 探索与利用：ε-greedy策略平衡
  • 状态表示：坐标位置或网格编码

4. 扩展学习

欲深入了解强化学习在路径规划中的应用，可参考：
深度强化学习实战指南

Q_学习_算法
*图示：Q-learning算法更新过程*

📌 提示：本示例使用OpenAI Gym环境实现，需安装相应库才能运行完整代码