强化学习是机器学习的一个分支，其核心思想是让智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互来学习最优策略，以最大化长期累积奖励（Reward）。与监督学习和无监督学习不同，强化学习强调试错学习和延迟反馈，适用于序列决策问题。
强化学习系统由以下关键要素组成：
智能体（Agent）：学习的决策者（如机器人、游戏AI）。
环境（Environment）：智能体交互的外部系统（如游戏规则、物理世界）。
状态（State）：环境在某一时刻的描述（如棋盘布局、机器人位置）。
动作（Action）：智能体在状态下采取的行为（如移动、攻击）。
奖励（Reward）：环境对动作的即时反馈（如得分、惩罚）。
策略（Policy）：智能体的行为规则（从状态到动作的映射）。
算法分类：
(1)基于价值（Value-Based）
学习状态或动作的价值函数，选择价值最高的动作。
代表算法：Q-Learning、Deep Q-Network (DQN)
特点：适合离散动作空间（如游戏按键）。
(2)基于策略（Policy-Based）
直接优化策略函数（即动作概率分布）。
代表算法：REINFORCE、PPO（Proximal Policy Optimization）
特点：适合连续动作空间（如机器人控制）。
(3)模型-Based（Model-Based）
智能体学习环境模型（状态转移和奖励函数），再基于模型规划。
代表算法：Dyna、AlphaZero
特点：数据效率高，但模型可能不准确。
强化学习是解决动态决策问题的强大工具，在需要长期规划、环境交互复杂的场景中表现突出。