强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，焦点思想是通过试错来学习最优策略，以最大化长期收益（奖励）。它模仿了人类或动物在与环境交互中学习决策的方式。
一、强化学习定义
1. 强化学习的根本概念
强化学习问题通常被建模为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），其焦点包括：
- 智能体（Agent）：学习的主体，好比机器人、自动驾驶汽车、游戏 AI 等。
- 环境（Environment）：智能体所处的世界，它可以是物理环境（实际世界）或虚拟环境（游戏、金融市场等）。
- 状态（State, S）：描述环境当前的环境。例如，在自动驾驶中，状态可能包括道路状况、速度、停滞物位置等。
- 动作（Action, A）：智能体可以采取的举动。例如，在游戏中，可能的动作包括“移动左、移动右、跳跃”等。
- 奖励（Reward, R）：环境根据智能体的举动给予的反馈。奖励可以是正向（鼓励）或负向（惩罚）。
- 策略（Policy, π(a|s)）：智能体在状态 S下选择动作 A 的规则，可以是确定性或随机性的。
- 价值函数（Value Function, V(s)）：表示在某个状态 S 下，长期可能得到的奖励。
- Q值函数（Q-value Function, Q(s, a)）：表示在某个状态 S 下，执举措作 A 后，长期可能得到的奖励。
目标：
智能体的目标是学习最优策略 π* ，使得它在长期内得到的奖励最大化：
此中， |
