7、强化学习：原理、算法与应用

强化学习：原理、算法与应用

1. 强化学习概述

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习中一个独特的分支，与传统的监督学习有所不同。它致力于构建能够与环境进行交互的智能体，通过不断尝试不同的行动并根据环境反馈来学习最佳策略，以实现长期奖励的最大化。

为了更形象地理解强化学习，我们可以借助电影《复仇者联盟：无限战争》中的奇异博士来进行类比。在最终决战前，奇异博士在脑海中模拟了14000605种战斗场景，从中找出了唯一能让复仇者联盟击败灭霸的方案。这就如同强化学习中的智能体，通过不断尝试不同的行动，观察结果，从而找到能带来最佳结果的策略。

与监督学习相比，强化学习没有预先准备好的有限训练集。智能体通过试错的方式，在与环境的交互中学习。不同的强化学习算法采用不同的技术来训练和学习最优策略，以指导智能体在给定环境中采取行动。强化学习的关键在于没有固定的数据集供算法学习，而是通过构建与环境交互的智能体，根据反馈来决定采取何种行动。

强化学习的工作原理可以用以下流程图表示：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A([智能体]):::startend -->|采取行动| B(环境):::process
    B -->|反馈奖励| A
    A -->|观察环境状态| B
    A