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文档摘要

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强化学习与决策：理论、实践与前;目录;目录;强化学习概述与理论基础;强化学习的定义与核心特征;强化学习与其他学习范式的区别;马尔可夫决策过程（MDP）框架;强化学习的关键要素：智能体与环;价值函数与贝尔曼方程;强化学习算法体系与演进;基于值函数的方法：Q-Lear;基于策略的方法：策略梯度与PP;基于模型的强化学习与动态规划;深度强化学习：DQN与世界模型;2025年算法新进展：GRPO;决策优化中的强化学习适用场景;动态环境下的实时决策问题;顺序决策与多步优化场景;不确定性与部分可观测环境;数据稀缺场景下的强化学习应用;强化学习算法类型及案例分析;蒙特卡罗方法与应用案例;时间差分学习与控制策