强化学习入门

强化学习通过与环境交互学习最优策略,是AI决策系统的核心技术。

基础概念

核心要素

Agent - 学习者/决策者
Environment - 交互环境
State - 当前状态
Action - 执行动作
Reward - 反馈奖励

学习过程

Agent通过试错学习,最大化累积奖励。

Q-Learning算法

Q-Learning是最经典的强化学习算法。

# Q-Learning实现示例
import numpy as np

class QLearningAgent:
    def __init__(self, states, actions, learning_rate=0.1, discount_factor=0.95):
        self.q_table = np.zeros((states, actions))
        self.lr = learning_rate
        self.gamma = discount_factor
        self.epsilon = 0.1  # 探索率

    def choose_action(self, state):
        # Epsilon-greedy策略
        if np.random.random() < self.epsilon:
            return np.random.randint(self.q_table.shape[1])
        else:
            return np.argmax(self.q_table[state])

    def update(self, state, action, reward, next_state):
        # Q值更新公式
        current_q = self.q_table[state, action]
        max_next_q = np.max(self.q_table[next_state])
        new_q = current_q + self.lr * (reward + self.gamma * max_next_q - current_q)
        self.q_table[state, action] = new_q

# 训练循环
agent = QLearningAgent(states=10, actions=4)
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    while True:
        action = agent.choose_action(state)
        next_state, reward, done = env.step(action)
        agent.update(state, action, reward, next_state)
        if done:
            break
        state = next_state

深度强化学习

DQN(Deep Q-Network)

DQN结合深度学习处理高维状态空间。

经验回放 - 打破数据相关性
目标网络 - 稳定训练过程
CNN提取特征 - 处理图像输入

应用案例

游戏AI - AlphaGo、Atari游戏
机器人控制 - 运动规划
自动驾驶 - 决策系统
推荐系统 - 个性化推荐

未来方向

强化学习正向多Agent协作、元学习方向发展。

相关阅读: