通识强化学习，初步了解强化学习的运行规则和估值方法

目录
1.强化学习的发展及应用现状
1.1.强化学习的由来
1.2.强化学习的应用
2.强化学习的基本概念
2.1.概要介绍
2.2.强化学习的构成要素
2.3.工作过程
2.4.强化学习的主要特点
2.5.与其他机器学习方法的区别
3.估值方法
3.1.估值的方式
3.2.依据更新方式
1.强化学习的发展及应用现状
1.1.强化学习的由来
目前，大家认为强化学习（ , RL）的来源与两个领域密切相关：即心理学的动物试错学习和最优控制的优化理论。
这里都是有相应的共性的，在中，agent相应地做出自己的，会得到相应的，当然这样的情况是会有正向的反馈，也有负向的反馈。
强化学习的现代发展主要体现在以下几个方面：
深度强化学习。深度强化学习是强化学习与深度学习的结合，利用深度神经网络来近似状态空间和动作空间，解决传统强化学习中的状态和动作空间过大过稀疏的问题。
多智能体强化学习。多智能体强化学习研究如何在一个环境中同时优化多个智能体的策略，解决传统强化学习中多智能体协作和竞争的问题。
强化学习与先验知识。强化学习可以与先验知识结合，利用先验知识来指导学习过程，提高学习效率。
强化学习与迁移学习。强化学习可以与迁移学习结合，将在一个任务上学到的知识迁移到其他任务上，提高学习效率。
强化学习与可持续发展。强化学习可以与可持续发展结合，研究如何利用强化学习来实现可持续发展目标，如能源消耗、环境保护等。
1.2.强化学习的应用
强化学习的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：
机器人控制。强化学习在机器人控制中有很多应用，例如让机器人从初始状态开始学习如何移动、避障、抓取物体等。
游戏。强化学习在游戏中有广泛应用，例如在围棋、象棋、扑克等游戏中使用强化学习算法来提高玩家的技能。
推荐系统。强化学习可以用于构建推荐系统，通过学习用户历史行为和反馈来预测用户的兴趣和偏好，从而为用户提供个性化的推荐。
自然语言处理。强化学习可以用于自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。
金融贸易。强化学习可以用于金融贸易领域，例如预测股票价格、制定交易策略等。

文章插图
工业自动化。强化学习可以用于工业自动化领域，例如控制机器人手臂的运动、优化生产流程等。
医疗保健。强化学习可以用于医疗保健领域，例如辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案等。
自动驾驶。强化学习可以用于自动驾驶领域，例如控制车辆的转向、加速和刹车等。
2.强化学习的基本概念 2.1.概要介绍
强化学习的基本概念主要包括以下几个方面：
状态（State）：智能体在环境中的状态，是智能体所有属性的描述。
行动（）：智能体在环境中可以采取的行动，是智能体与环境交互的唯一途径。
奖励（）：智能体在环境中采取行动后所获得的反馈，表示智能体的行动是否正确或成功。
目标（Goal）：智能体的最终目标，是智能体在环境中的期望结果。
策略（）：智能体在环境中采取行动的方式和规则，是智能体的行为准则。
值函数（Value ）：用于评估智能体在某个状态下采取某个行动的价值，即期望的折扣奖赏和。
策略迭代（）：通过不断迭代更新策略来寻找最优策略的方法。
值函数迭代（Value ）：通过不断迭代更新值函数来寻找最优值函数的方法。