强化学习学习报告

一、引言

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它关注智能体（Agent）如何在环境中采取一系列行动，以最大化累积奖励。与监督学习和无监督学习不同，强化学习没有明确的输入 - 输出对，而是通过智能体与环境的交互来学习最优策略。强化学习在许多领域都有广泛的应用，如游戏、机器人控制、自动驾驶等。

二、强化学习基本概念

2.1 智能体（Agent）

智能体是在环境中执行动作的实体，它根据当前的环境状态选择合适的动作，并根据环境反馈的奖励来调整自己的行为。

2.2 环境（Environment）

环境是智能体所处的外部世界，它接收智能体的动作并返回新的状态和奖励。

2.3 状态（State）

状态是对环境在某一时刻的描述，智能体根据当前状态来决定采取的动作。

2.4 动作（Action）

动作是智能体在某一状态下可以采取的行为。

2.5 奖励（Reward）

奖励是环境对智能体采取的动作的反馈，用于衡量该动作的好坏。智能体的目标是最大化累积奖励。

2.6 策略（Policy）

策略是智能体根据当前状态选择动作的规则，通常表示为一个函数 $\pi (s)$，其中 $s$ 是状态，$\pi (s)$ 是在状态 $s$ 下选择的动作。

2.7 值函数（Value Function）

值函数用于评估某个状态或状态 - 动作对的好坏，常见的值函数有状态值函数 $V(s)$ 和动作值函数 $Q(s,a)$。

三、简单应用代码示例

3.1 多臂老虎机问题

多臂老虎机问题是强化学习中的一个经典问题，假设有多个老虎机，每个老虎机有不同的中奖概率。智能体的目标是在有限的尝试次数内，找到中奖概率最高的老虎机并尽可能多地从中获得奖励。

import numpy as np

# 定义多臂老虎机类
class MultiArmedBandit:
    def __init__(self, num_arms):
        # 每个老虎机的真实中奖概率
        self