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）是机器学习的一个特殊分支，与传统意义上的人工智能最为接近，它致力于构建能够像人类一样观察并做出决策的系统。

为了更好地理解强化学习，我们可以借助电影《复仇者联盟：无限战争》中的奇异博士来类比。在电影的最终决战前，奇异博士在脑海中模拟了14,000,605种战斗场景，最终找到了唯一能让复仇者联盟击败灭霸的方案。强化学习与之类似，它构建的智能体（agent）会与环境进行交互，模拟各种动作并获取结果。随着时间的推移，智能体通过不断尝试不同的动作并比较结果，找出能带来有利结果的动作，从而学习到一种长期内获得最大奖励的策略。

与监督学习相比，强化学习中的智能体通过试错的方式学习不同的动作，没有预先准备好的有限训练集。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，算法并非从固定的数据集中学习，而是构建一个能与环境交互的智能体，并根据环境的反馈来学习采取何种动作。

以下是强化学习的工作流程：

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 -->|采取动作| B(环境):::process
    B -->|反馈奖励| A