强化学习学习路线图：从走迷宫到AI决策大师，构建能“思考”的智能体

强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是人工智能中最具“自主性”的分支。不同于监督学习中“告诉答案”，强化学习强调“试错学习”，让智能体在环境中摸索最优策略。围棋大战 AlphaGo、自动驾驶、机器人控制、游戏AI，这些令人惊艳的AI成果，大多都离不开强化学习的核心机制。

如果你渴望理解 AI 如何做出决策、如何学习“行为”，强化学习将是你不可错过的路径。下面是从入门到进阶的系统学习路线图，帮助你一步步掌握这个激动人心的智能决策体系。

一、强化学习基础理论：理解“智能体-环境-奖励”三要素

强化学习的核心思想是：智能体（Agent）在环境（Environment）中通过行动（Action）与环境交互，并根据获得的奖励（Reward）来优化行为策略（Policy）。

核心概念包括：

马尔可夫决策过程（MDP）：环境的数学建模基础，包括状态空间、动作空间、转移概率与奖励函数
策略（Policy）：智能体从状态选择动作的规则
值函数（Value Function）：衡量某个状态或状态-动作对的长期收益
折扣因子（γ）：考虑未来奖励的权重
探索 vs 利用（Exploration vs Exploitation）：智能体在尝试新动作与利用已有经验之间的权衡

推荐入门教材：

Sutton & Barto《Reinforcement Learning: An Introduction》
David Silver（DeepMind）RL课程（视频 + slides）

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二、基本算法：从表格法到策略优化

掌握这些经典算法，可以帮助你在简单环境中独立构建智能体：

动态规划（DP）：基于完整模型信息的策略评估与改进
- Value Iteration / Policy Iteration
蒙特卡洛方法（MC）：通过采样轨迹估计期望值
时序差分学习（TD Learning）：结合 DP 与 MC，逐步更新值函数
Q-Learning：基于动作值的最常见 RL 算法，无需模型
SARSA：与 Q-Learning 类似，但学习的是实际行为路径下的值

项目建议：

在 GridWorld（迷宫）中实现 Q-Learning 智能体
用 FrozenLake 环境尝试探索 vs 利用策略调整

推荐平台：OpenAI Gym（现升级为 Gymnasium）

三、策略梯度与深度强化学习：从 tabular 到神经网络逼近器

强化学习在大状态空间下必须借助函数逼近器（如神经网络）来表示策略或值函数，这就引出了深度强化学习（DRL）：

策略梯度（Policy Gradient）方法：直接优化策略 π(a|s)
- REINFORCE：基础的无偏策略梯度算法
Actor-Critic 架构：结合值函数和策略优化，稳定高效
Deep Q Network（DQN）：由 DeepMind 提出，将 CNN 与 Q-learning 结合，解决 Atari 游戏
- 技术细节：Experience Replay、Target Network
改进版本：Double DQN、Dueling DQN、Prioritized Replay 等