概述
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，其核心思想是让智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互，在试错中学习最优策略，以最大化累积奖励（Reward）。与监督学习和无监督学习不同，强化学习强调动态决策和长期目标优化，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域
核心概念
智能体（Agent）执行决策的主体，通过观察环境状态（State）并采取动作（Action）与环境互动。
环境（Environment）智能体所处的外部世界，对智能体的动作做出反馈（奖励或惩罚）并更新状态。
状态（State）环境在某一时刻的表示（如游戏画面、机器人传感器数据）。
动作（Action）智能体在特定状态下可执行的操作（如移动、加速、开火）。
奖励（Reward）环境对智能体动作的即时反馈信号（如得分增加、能量消耗惩罚）。
策略（Policy）智能体的决策规则，定义状态到动作的映射（如神经网络、查表法）。
价值函数（Value Function）评估状态或动作的长期价值（即未来累积奖励的期望）。
探索（Exploration）与利用（Exploitation）探索：尝试新动作以发现更高奖励的可能性。
利用：基于当前知识选择已知最优动作。
两者需平衡，避免陷入局部最优
核心过程
应用场景
游戏AIAlphaGo（围棋）、AlphaStar（星际争霸）、OpenAI Five（Dota2）。
机器人控制机械臂抓取、双足机器人行走、无人机导航。
自动驾驶路径规划、避障、交通流优化。
资源调度云计算资源分配、电网优化、物流调度。
推荐系统动态调整推荐策略以最大化用户长期满意度。
存在的挑战
稀疏奖励问题奖励信号稀少或延迟（如围棋的胜负仅在结束时确定）。
解决方案：奖励塑形（Reward Shaping）、内在好奇心（Intrinsic Curiosity）。
探索与利用的平衡如何避免智能体过早收敛到次优策略。
方法：ε-贪婪策略、汤普森采样（Thompson Sampling）。
样本效率低训练需要大量交互数据，尤其是现实场景（如机器人）。
改进：模仿学习（Imitation Learning）、元学习（Meta-Learning）。
安全性与鲁棒性避免智能体在现实环境中执行危险动作。
对比
