37、强化学习：原理、挑战与应用

强化学习：原理、挑战与应用

1. 强化学习概述

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个主要分支，专注于如何从经验中学习控制律和策略，以与复杂环境进行交互。它处于控制理论和机器学习的交叉领域，是迈向通用人工智能和自主性的最有前景的研究领域之一。

在强化学习中，智能体（agent）感知其环境状态，并学习采取适当的行动以优化未来奖励。其最终目标是通过正强化或负强化学习有效的控制策略或一组行动。这一搜索过程可能涉及试错学习、基于模型的优化，或两者的结合。强化学习从生物学中获得灵感，模仿动物通过试错经验中的正负奖励反馈来学习与环境交互的方式。

1.1 强化学习框架

强化学习框架的示意图展示了智能体感知环境状态 ( s )，并根据策略 ( \pi ) 采取行动 ( a )，该策略通过学习进行优化，以最大化未来奖励 ( r )。在这个过程中，智能体通过执行行动 ( a_k \in A ) 到达不同的状态 ( s_k \in S )，所选行动会带来用于学习的正或负奖励 ( r_k )。集合 ( S ) 和 ( A ) 分别表示可能的状态和行动集合。

智能体能够从延迟奖励中学习，这对于最优解决方案涉及多步过程的系统至关重要。奖励可以被视为零星且有时间延迟的标签，这使得强化学习被认为是机器学习的第三个主要分支，即半监督学习，它补充了监督学习和无监督学习的另外两个分支。

1.2 策略（Policy）

智能体通过策略 ( \pi ) 感知环境状态 ( s ) 并采取行动 ( a )，该策略通过学习进行优化，以最大化未来奖励 ( r )。强化学习通常被表述为一个优化问题，以学习策略 ( \pi(