【算法解析5/5 上】强化学习（RL）深度解析：常用算法、数学目标与核心公式、与其他任务的差别 | 状态、动作、奖励、策略、环境转移概率、折扣因子 | MDP、累积奖励、策略与价值函数、贝尔曼方程

注：本系列将有五部分，分别对应五大机器学习任务类型，包括：
1. 分类（Classification）、2. 回归（Regression）、3. 聚类（Clustering）、4. 降维（Dimensionality Reduction）以及 5. 强化学习（Reinforcement Learning）
此文含大量干货，建议收藏方便以后再读！

注：此为两部分中的上部，请继续观看下部分！下部分会更长（约7000字）及有详细代码演示！

下部分：【算法解析5/5 下】强化学习（RL）深度解析：常用主流算法（附Python代码）|动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习、Q-Learning、策略梯度与Actor-Critic方法|优缺点与工程建议-优快云博客

大家好，我是爱酱。强化学习是机器学习五大任务中最具挑战性和潜力的分支之一，广泛应用于智能控制、博弈、机器人、自动驾驶、推荐系统等领域。本篇作为强化学习专题的第一部分，将系统介绍强化学习的基本概念、核心要素、数学建模与理论基础，为后续算法和实战篇打下坚实基础。

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一、什么是强化学习？

强化学习是一种让智能体（Agent）通过与环境（Environment）不断交互、试错，学习最优行为策略（Policy）以最大化长期累积奖励（Reward）的学习方法。与监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）不同，强化学习不依赖标签数据，而是通过奖励信号引导智能体自主探索和优化策略。

典型应用场景

• 游戏AI（如AlphaGo、Atari游戏）

• 机器人控制与自动驾驶

• 智能推荐系统

• 金融交易决策

• 智能制造与调度

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二、强化学习的核心组成与数学建模

强化学习的标准建模框架是马尔可夫决策过程（MDP, Markov Decision Process），包含以下核心要素：

• 状态（State, ）：环境在某一时刻的描述。