【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

最新推荐文章于 2025-10-11 18:25:29 发布
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#算法 #人工智能 #python #机器学习 #ai #强化学习 #RL

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：此为两部分中的下部，上部请按下面链接前往！（强烈建议先看上部分）

【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-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。作为强化学习专题的第二部分，本节将围绕实际案例，详细讲解强化学习的典型算法、核心思想、数学表达与操作流程，帮助你系统掌握强化学习的实践方法。（将继续延续上部分的完结部分）

七、强化学习主流算法与详细流程

1. 动态规划（Dynamic Programming, DP）

适用场景：环境模型已知（即状态转移概率$P$和奖励$R$已知）
代表方法：值迭代（Value Iteration）、策略迭代（Policy Iteration）

值迭代核心流程

  • 初始化所有状态的价值$V(s)$为0

  • 重复更新：对每个状态$s$，按贝尔曼方程迭代

    V_{k+1}(s) = \max_{a} \sum_{s'} P(s'|s,a) [R(s,a,s') + \gamma V_k(s')]

  • 直到$V(s)$收敛，提取最优策略$\pi^*(s) = \arg\max_a \sum_{s'} P(s'|s,a)[R(s,a,s') + \gamma V(s')]$

优缺点：理论完备，但需环境模型，难以扩展到大规模或未知环境。

2. 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）

适用场景：环境模型未知，但能采样完整回合
核心思想：通过多次采样完整轨迹，直接用经验平均累计奖励估计价值函数

流程

  • 反复采样完整回合，记录每步状态、动作、奖励

  • 每个状态的价值由其后续实际累计奖励的平均值估计

  • 可用于策略评估和策略改进

优缺点：无需环境模型，样本利用率低，需完整回合。

3. 时序差分学习（Temporal Difference, TD）

适用场景：环境模型未知，可在线学习
核心思想：结合动态规划和蒙特卡洛，边采样边更新价值函数

TD(0)更新公式

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注：此为两部分中的上部，请继续观看下部分！ 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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随着人工智能领域的发展，越来越多的复杂问题开始涌现，这些问题往往难以用传统的方法进行精确求解。在这样的背景下，强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）作为一种模仿人类学习过程的学习方式，吸引了广泛关注。它通过与环境交互，根据行动的结果来学习如何达到目标。然而，面对高维度、非线性、动态变化的环境，设计有效的学习策略变得至关重要。遗传算法的核心在于通过迭代过程改进解决方案，目的是找到适应环境的最佳策略。算法通过选择、交叉、变异等操作在种群中循环迭代，每轮迭代改善种群的平均适应度。
基于python的强化学习算法
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python 强化学习
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We use Machine Learning to constantly improve the performance of machines or programs over time. The simplified way of implementing a process that improves machine performance with time is using Reinforcement Learning (RL). Reinforcement Learning is an approach through which intelligent programs, known as agents, work in a known or unknown environment to constantly adapt and learn based on giving points. The feedback might be positive, also known as rewards, or negative, also called punishments. Considering the agents and the environment interaction, we then determine which action to take.
【Reinforcement Learning】强化学习常用算法
长相忆兮长相忆的专栏
07-17 1390
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04-14 2683
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强化学习（Reinforcement Learning, RL）**是机器学习中的一个领域**，又称再励学习、评价学习或增强学习。强化学习也是一类机器学习算法, 而强化学习是介于监督学习和非监督学习的另外一种学习方式。 强化学习+深度学习就等同于人工智能！
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