35、强化学习技术与应用全解析

强化学习技术与应用全解析

1. 强化学习基础概念

1.1 核心元素

强化学习主要涉及智能体（agents）、环境（environments）、动作（actions）、状态（states）和奖励（rewards）等核心元素。智能体在环境中执行动作，根据环境反馈的状态和奖励来学习如何做出最优决策，以实现某种目标。例如，在游戏环境中，智能体可以是玩家的角色，动作可以是角色的移动、攻击等操作，状态可以是游戏画面的当前情况，奖励则可以是得分。

1.2 动作空间与状态空间

动作空间和状态空间是强化学习中的重要概念。动作空间分为连续动作空间和离散动作空间。连续动作空间适用于需要精确控制的场景，如机器人的运动控制；离散动作空间则适用于动作选择有限的场景，如游戏中的按键操作。状态空间描述了环境的所有可能状态，其大小和复杂度会影响学习的难度。

类型	特点	示例
连续动作空间	动作取值连续，可精确控制	机器人关节的角度控制
离散动作空间	动作取值离散，选择有限	游戏中的上下左右移动

2. 强化学习算法

2.1 基于策略的算法

2.1.1 REINFORCE算法