2、强化学习：原理、应用与历史

强化学习：原理、应用与历史

强化学习基础概念

强化学习是一种自我学习的方式，其核心在于智能体在环境中通过不断尝试，利用正、负奖励机制来最大化长期累积奖励。下面介绍几个关键概念：
- 策略（Policy） ：策略是智能体的行为方式，它是从状态到动作的映射。强化学习的目标就是学习到一个最优策略，使得在给定状态下能采取引导至最终目标的最优动作。策略可分为随机策略和确定性策略。随机策略用 $\pi(a|s)$ 表示在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 的概率；确定性策略如贪婪策略 $\pi(s)$，在特定状态下只有一个特定动作。常见的学习最优策略的算法有策略迭代、动态规划、Q - 学习、时间差分学习和资格迹等。
- 价值函数（Value functions） ：在强化学习中，每个状态或状态 - 动作对都关联一个价值函数，它是寻找每个状态策略的输入参数，代表长期累积的奖励。通常有两种价值函数：
- 状态价值函数 $V(s)$ ：表示智能体从状态 $s$ 开始，在未来累积的总奖励。
- 动作价值函数 $Q(s, a)$ ：表示智能体从状态 $s$ 开始并采取动作 $a$ 后，在未来累积的总奖励。

与其他机器学习方法的比较

强化学习与传统机器学习方法（监督学习和无监督学习）有所不同，主要体现在是否有奖励的概念。以下是它们的详细对比：
|学习方法|所需数据|举例|与其他方法关系|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|监督学习|输入和输出数据|回归、分