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。

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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