35、强化学习关键概念与算法解析

强化学习关键概念与算法解析

1. 强化学习基础概念

强化学习（RL）是一种通过智能体（agent）与环境进行交互，以最大化累积奖励的学习范式。智能体在环境中执行动作（actions），并根据环境反馈的奖励（rewards）来调整自己的策略（policies）。

1.1 动作与状态空间

• 动作空间（action space） ：指智能体可以执行的所有可能动作的集合，可分为连续动作空间和离散动作空间。连续动作空间通常用于需要精确控制的场景，如自动驾驶；离散动作空间则适用于动作选择有限的情况，如游戏中的按键操作。
• 状态空间（state space） ：描述环境状态的所有可能取值的集合。状态空间的复杂度和规模会影响算法的性能和学习效率。

1.2 奖励与目标

• 奖励（rewards） ：是环境对智能体动作的反馈，用于指导智能体学习。奖励的设计非常关键，直接影响智能体的行为和学习效果。例如，在游戏中，奖励可以是得分；在机器人控制中，奖励可以是完成任务的程度。
• 目标（objective） ：强化学习的目标通常是最大化累积奖励。智能体通过不断尝试不同的动作，学习到最优策略，以实现这一目标。

2. 强化学习算法分类

2.1 基于策略的算法

基于策略的算法直接学习策略函数，通过优化策略来最大化奖励。常见的基于策略的算法包括：
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