强化学习是一种机器学习的方法,其基本原理是通过与环境交互,智能体(agent)不断试错(trial-and-error)来学习如何做出最优决策。在强化学习中,智能体通过接收环境的反馈来更新其策略(policy),以最大化长期的累积奖励。
一、基本原理
强化学习基于“奖励/惩罚”机制,智能体在与环境交互过程中,通过不断尝试不同的行为,根据环境反馈的奖励或惩罚信息,学习选择能获得最大累积奖励的行为。在每个状态下,智能体根据当前策略选择一个行为,并接收到来自环境的新的状态和奖励信息作为反馈。智能体的目标是最大化长期的累积奖励。
二、概念解释
状态(State):状态是环境的当前状况,智能体通过观察状态来决定其行为。
行为(Action):智能体在某个状态下采取的动作或决策。
策略(Policy):策略定义了在给定状态下应采取的行为。策略是强化学习的核心,智能体的目标是学习一个最优策略。
奖励(Reward):当智能体的行为导致环境状态发生变化时,环境会给予智能体一个奖励或惩罚信号。
价值函数(Value Function):价值函数评估在某个状态下采取某个行为的预期累积奖励。
动作价值函数(Q-Function)和策略价值函数(Policy-Dependent Value Function):Q-函数评估在某个状态下采取某个行为的预期累积奖励;策略价值函数则直接评估策略的优劣。
三、应用场景