作者：禅与计算机程序设计艺术
《10. 强化学习与策略迭代：让AI成为你的策略优化助手》
1. 引言
1.1. 背景介绍
强化学习（Reinforcement Learning， RL）是机器学习领域中的一种策略优化方法，通过不断地试错和学习，使AI智能体更加有效地执行策略，从而实现最优化的目标。而策略迭代作为一种常用的RL算法，通过不断地更新策略，提高其执行策略的效果。近年来，随着深度学习的广泛应用，强化学习与深度学习的结合更加广泛，使得RL算法在各个领域取得了显著的进展。
1.2. 文章目的
本文旨在介绍强化学习与策略迭代的基本原理、实现步骤以及应用场景，帮助读者了解这一领域的前沿技术，并提供一些实践指导，使读者能够更好地应用这些技术于实际问题中。
1.3. 目标受众
本文主要面向有实践经验的程序员、软件架构师和CTO等高级技术人员，以及想要了解强化学习与策略迭代算法的技术爱好者。
2. 技术原理及概念
2.1. 基本概念解释
强化学习是一种机器学习技术，通过给AI智能体一个策略，让它不断地尝试执行策略并获取反馈，从而优化策略，实现最优化的目标。而策略迭代则是一种常用的策略更新方法，通过不断地更新策略，提高其执行策略的效果。