强化学习 (RL)

概述

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，智能体通过与环境交互来学习最优策略，以最大化累积奖励。

主要特点

• 试错学习：通过尝试不同的动作来发现最优策略
• 延迟奖励：当前动作的奖励可能在未来才显现
• 探索与利用：平衡探索新策略和利用已知最优策略

基本概念

1. 智能体 (Agent)

• 学习和决策的主体
• 根据当前状态选择动作

2. 环境 (Environment)

• 智能体交互的外部系统
• 提供状态和奖励反馈

3. 状态 (State)

• 环境的当前情况
• 智能体决策的依据

4. 动作 (Action)

• 智能体可以执行的操作
• 影响环境状态转移

5. 奖励 (Reward)

• 环境对动作的即时反馈
• 指导智能体学习方向

主要算法

值函数方法

• Q-Learning
• SARSA
• Deep Q-Network (DQN)

策略梯度方法

• REINFORCE
• Actor-Critic
• Proximal Policy Optimization (PPO)

应用领域

• 游戏AI（围棋、电子游戏）
• 机器人控制
• 自动驾驶
• 推荐系统
• 资源调度