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强化学习：策略迭代与价值迭代
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
强化学习(Reinforcement Learning, RL)作为一种重要的机器学习方法，在人工智能领域取得了显著进展。它通过智能体与环境交互，不断学习最佳行为策略，以实现长期目标。强化学习在自动驾驶、机器人控制、游戏等领域具有广泛的应用前景。
然而，强化学习在实际应用中仍面临一些挑战，如收敛速度慢、样本效率低、复杂场景下性能不稳定等。针对这些问题，研究者们提出了策略迭代(Strategy Iteration)和价值迭代(Value Iteration)等算法，以改进强化学习性能。
1.2 研究现状
近年来，强化学习领域取得了许多重要进展，包括：
- 深度强化学习：将深度学习技术引入强化学习，通过神经网络学习复杂的决策函数，显著提升了强化学习在复杂场景下的性能。
- 多智能体强化学习：研究多个智能体在多智能体系统中的交互与合作，实现群体智能。
- 强化学习应用
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