强化学习全解析：从基础概念到前沿方法

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.05265

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引言：什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一类解决序列决策任务的方法。在这些任务中，我们设计一个智能体（Agent），它通过与外部环境进行交互来学习如何做出最佳决策。智能体根据当前状态选择动作，环境则根据动作反馈新的状态和奖励，智能体利用这些信息不断更新自身状态并优化策略，以最大化累积奖励。

图1：智能体与环境的交互示意图。智能体根据当前状态选择动作，环境则反馈新的状态和观察。

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1. 强化学习的基本概念

1.1 序列决策

在强化学习中，智能体的目标是选择一种策略（Policy）π，以最大化期望回报：

$$V_{\pi }(s_0)={\mathbb{E}}_{p(a_0,s_1,a_1,\dots ,a_T,s_T|s_0,\pi )}$$