2.1.3 强化学习

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。它在AI Agent开发中扮演着关键角色。

主要特点：

1. Agent通过与环境交互学习
2. 目标是最大化累积奖励
3. 适用于序列决策问题

关键概念：

• 状态（State）
• 动作（Action）
• 奖励（Reward）
• 策略（Policy）
• 价值函数（Value Function）

常见算法：

• Q-learning
• SARSA
• 策略梯度法
• Deep Q-Network (DQN)
• Proximal Policy Optimization (PPO)

代码示例：简单的Q-learning实现

import numpy as npclass QLearningAgent