基于强化学习的智能算法应用与开发

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个领域，是对人类行为及其效应的建模，通过不断地试错，发现并利用系统内部的奖励和惩罚机制，不断修正行为策略，最终得到一个最优的控制策略。强化学习可以让智能体自动地去探索环境、解决问题、获取利益，因此具有巨大的商业价值和社会影响力。然而，由于强化学习算法中的复杂性和样本依赖性，并不是所有人的学习都能快速掌握。因此，如何为不同层次的人群提供高质量、便捷的强化学习教程是当下重要的研究课题。本文将从以下几个方面进行阐述：

1. 强化学习相关术语、定义和历史
2. 强化学习的组成及工作原理
3. 强化学习算法的种类及特点
4. AI自动驾驶、机器人导航、智能计算、图像识别等领域的应用案例
5. Python语言和工具链的介绍
6. 开源强化学习工具包RLlib的介绍
7. 基于强化学习的智能算法开发的基本流程、方法和工具
8. 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）和其他有关主题的介绍
9. 实践项目案例
10. 总结与展望

为了更好地理解、分析和提升我们的学习能力，本文将以一系列有意思、动手、亲切的问题作为学习的驱动力，引导大家逐步深入、细致地探讨强化学习的相关知识。欢迎有志于“AI改变世界”的朋友们加入本文学习。

2. 强化学习相关术语、定义和历史

2.1 什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement learning，RL），又称为决策学习或博弈学习࿰