强化学习教程

一、 强化学习基础知识

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，智能体通过与环境的交互学习如何采取行动以获得最大化的累积奖励。其核心要素包括：

• 智能体（Agent）：执行动作的学习者。
• 环境（Environment）：智能体交互的对象。
• 状态（State）：环境在某一时刻的描述。
• 动作（Action）：智能体可以选择的行为。
• 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈信号。

强化学习的目标是学习一个策略，使得在给定环境中获得的总奖励最大化。常见的强化学习算法包括Q学习、SARSA、深度Q网络（DQN）等。