基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

机器学习：强化学习：近似动态规划技术教程

1强化学习：近似动态规划

1.1简介

1.1.1强化学习的基本概念

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，它使智能体（Agent）能够在与环境的交互中学习如何采取行动以最大化某种累积奖励。在强化学习中，智能体通过观察环境状态（State），选择行动（Action），并接收奖励（Reward）来学习最优策略（Policy）。这一过程可以被看作是一个马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP），其中状态转移和奖励都遵循马尔可夫性质，即