深入浅出Qlearning系列

1. 背景介绍

1.1 强化学习概述

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习领域的重要分支，专注于智能体 (agent) 在与环境的交互中学习如何做出决策，以最大化累积奖励。不同于监督学习，强化学习没有明确的标签数据，而是通过试错的方式，从环境反馈中不断学习和改进策略。

1.2 Q-learning 的地位和意义

Q-learning 是强化学习中一种经典且应用广泛的算法，属于值迭代 (Value Iteration) 方法。其核心思想是学习一个状态-动作值函数 (Q-function)，用于评估在特定状态下执行某个动作的预期回报。通过不断迭代更新 Q-function，智能体可以逐步学习到最优策略。

Q-learning 的优势在于其简洁性和易于实现，同时在许多任务中表现出良好的性能。它为解决复杂决策问题提供了强大的工具，并在机器人控制、游戏 AI、资源管理等领域取得了显著成果。

2. 核心概念与联系

2.1 马尔可夫决策过程 (MDP)

Q-learning 建立在马尔可夫决策过程 (Markov Decision Process, MDP) 的基础上，MDP 是一个数学框架，用于描述智能体与环境交互的动态过程。MDP 由以下要素构成：

• 状态空间 (S): 智能体可能处于的所有状态的集合。
• 动作空间 (A