逆强化学习 (Inverse Reinforcement Learning) 原理与代码实例讲解

逆强化学习 (Inverse Reinforcement Learning) 原理与代码实例讲解

关键词：逆强化学习、奖励函数、最大熵原理、特征期望匹配、策略优化、机器学习、人工智能

1. 背景介绍

逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是机器学习和人工智能领域中一个重要的研究方向。它的出现源于这样一个问题：

在许多实际应用场景中，我们往往能够观察到专家或人类的行为，但却难以直接定义或量化这些行为背后的奖励函数。传统的强化学习假设奖励函数是已知的，而逆强化学习则试图从观察到的行为中推断出潜在的奖励函数。

逆强化学习的概念最早由Stuart Russell在1998年提出，但直到2000年代中期才开始受到广泛关注。Andrew Ng和Stuart Russell在2000年发表的论文《Algorithms for Inverse Reinforcement Learning》正式奠定了IRL的理论基础。随后，Pieter Abbeel和Andrew Ng在2004年提出的"学徒学习"（Apprenticeship Learning）进一步推动了这一领域的发展。

逆强化学