基本信息

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文档摘要

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非平稳环境下强化学习：挑战、策略与应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习的众多分支中，强化学习（ReinforcementLearning,RL）以其独特的学习模式和强大的应用潜力脱颖而出，成为了人工智能领域的研究热点之一。强化学习旨在通过智能体（Agent）与环境的交互，让智能体从环境反馈的奖励信号中学习最优行为策略，以最大化长期累积奖励。这一过程模拟了人类在与环境互动中学习决策的过程，具有高度的自主性和适应性。

近年来，强化学习在诸多领域取得了令人瞩目的成果。在游戏领域，AlphaGo通过强化学习算法，能够从大量的对弈数据中学习，不断优化自身策略，最终击败了人类