深度解析强化学习：原理、算法与实战

0. 前言

强化学习 (Reinforcement learning, RL) 是一种基于行为和心理学的学习形式，试图复制生物通过奖励学习的方式，类似于使用某种形式的奖励(如食物或赞美)训练宠物，强化学习建模对于理解高级意识和人类如何进行学习具有重要作用。本文首先介绍强化学习的基本原理，包括马尔可夫决策过程、价值函数、探索-利用问题等，然后介绍经典的强化学习算法，最后实现在游戏中模拟强化学习算法。

1. 强化学习基础

1.1 基本概念

强化学习 (Reinforcement learning, RL) 是机器学习中的一个重要领域，其核心思想在于最大化智能体在相应环境中得到的累计奖励，重点研究智能体应该如何在给定环境状态下执行动作来最大化累积奖励，从而学习能够令智能体完成目标任务的最佳策略。智能体 (agent) 在每个时刻可以与环境 (environment) 交互，交互过程如下所示：

每次交互，都可以得到一个具有多维特征的观察 (observation)，根据观察可以得到状态 (state)，智能体根据状态选择相应的动