30、强化学习：从理论到实践

强化学习：从理论到实践

1. 强化学习概述

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，它研究的是软件代理如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励。与监督学习和非监督学习不同，强化学习不需要预先标记的数据集，而是通过与环境的交互来学习最优策略。

1.1 强化学习的基本概念

强化学习的核心概念包括：

• 环境（Environment） ：代理所在的外部世界，可以是物理世界、模拟环境或游戏界面。
• 代理（Agent） ：学习和决策的主体，通过观察环境状态并采取行动。
• 状态（State） ：环境在某一时刻的表现形式，可以是连续或离散的。
• 动作（Action） ：代理可以选择的行为，影响环境状态的变化。
• 奖励（Reward） ：代理在采取某个动作后获得的即时反馈，用于评估该动作的好坏。

1.2 马尔可夫决策过程（MDP）

马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是强化学习的基础框架之一。MDP由以下几个要素构成：

• 状态空间（S） ：所有可能的状态集合。
• 动作空间（A） ：所有可能的动作集合。