强化学习基础
强化学习（Reinforcement Learning）概述
基本概念
强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过让智能体（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习最优策略。 智能体通过尝试不同的动作（Action），观察环境的状态（State）和获得的奖励（Reward），逐步学习如何最大化长期累积奖励。
核心思想：通过"试错"（Trial and Error）的方式学习，从经验中不断改进策略。
核心要素
1. 智能体（Agent）
学习的主体，负责做出决策和执行动作
2. 环境（Environment）
智能体所处的世界，提供状态和奖励信息
3. 状态（State）
环境在某一时刻的完整描述
4. 动作（Action）
智能体可以执行的操作
5. 奖励（Reward）
环境对智能体动作的反馈信号
6. 策略（Policy）
智能体的决策规则，决定在给定状态下选择什么动作
主要特点
- 延迟奖励：动作的后果可能在未来才能体现
- 探索与利用：需要在尝试新动作和利用已知好动作之间平衡
- 序列决策：当前决策会影响未来的状态和奖励
- 在线学习：通过与环境交互实时学习
应用场景
游戏AI
如AlphaGo、星际争霸AI等
机器人控制
如机械臂操作、机器人导航等
自动驾驶
如路径规划、决策控制等
资源调度
如网络资源分配、能源管理等
学习建议
- 先掌握概率论、线性代数等数学基础
- 理解马尔可夫决策过程（MDP）的基本概念
- 从简单的表格型方法开始学习
- 逐步过渡到深度强化学习
- 多动手实践，从简单的环境开始