00概览
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，它讨论的是智能体如何在一个复杂不确定的环境中通过与环境的交互来最大化其获得的奖励。智能体通过感知环境状态并采取行动，根据环境反馈的奖励调整策略以优化长期收益。RL的核心特点包括试错学习和延迟回报，其中智能体需要在探索未知与利用已有知识之间找到平衡。RL算法主要分为免模型学习（Model-Free）和有模型学习（Model-Based），以及在线策略（On-Policy）与离线策略（Off-Policy）。价值函数是评估未来收益的关键工具，包括状态价值函数和动作价值函数。经典算法如Q-learning、DQN、Policy Gradient等，在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等多个领域有着广泛应用。针对不同应用场景，选择合适的算法可以显著提升性能。例如，对于连续动作控制任务，SAC或TD3更为适用；而对于棋类游戏，则AlphaZero表现出色。
