通用场和强化学习RL

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

（1）引言

2019年已经过去了两年多的时间，在人工智能领域内，无论是研究或应用层面都有着非常蓬勃的发展。而强化学习(Reinforcement Learning, RL)在近几年成为最火热的人工智能方向之一，其自身独特的特点和应用也日益受到广泛关注。由于其强大的学习能力，可以有效解决复杂的决策问题、控制机器人、增强游戏AI等方面的问题。

强化学习是通过与环境交互的方式，让智能体(Agent)不断调整策略(Policy)来达到最优状态，最终实现目标。其核心任务就是如何让智能体在不断地探索、学习过程中找到最佳策略。它在很多领域如机器人控制、自动驾驶、强化学习、游戏AI等都有很好的应用。

强化学习主要分为四个阶段：

1. 智能体寻找策略(Exploration): 通过探索发现新的策略来让智能体更好的适应环境。典型的算法有随机策略、模型策略、基于策略梯度的方法等。

2. 智能体学习策略(Learning): 从历史数据中学习到新策略，使得智能体在当前环境下能够更好的执行策略。典型的算法有Q-learning、SARSA等。

3. 時间换空间(Time to State Representation): 将时间转换为状态表示，便于训练和RL算法。典型的工具有向量积、矩阵表示等。

4. 奖励函数设计(Reward Function Design): 奖励函数是指给予智能体执行特定动作所获得的奖励值，用于衡量智能体的表现。根据实际情况设计合适的奖励函数能提升智能体的学习效率。典型的奖励函数有基于动作和价值的奖励等。

强化学习属于一个综合性的研究领域，涉及到计算机科学、经济学、数学、工程、统计学等多个学科。本文将从以下几个方面进行介绍ÿ