第 7 章：强化学习基础（RL4J）

奔向理想的星辰大海
优质创作者: 云计算技术领域
2026-03-22 20:33:49

课时名称课时知识点
第 7 章：强化学习基础（RL4J）强化学习概述

马尔可夫决策过程（MDP）

探索与利用的权衡

RL4J 框架介绍

环境接口（Environment）

智能体（Agent）与算法

实现一个简单的 Q-Learning 例子

创建自定义环境（如网格世界）

训练智能体寻找最优路径

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强化学习第7章——基于策略的强化学习
七、基于策略的强化学习 近似价值函数：是在某一特定的策略下采取最大行为价值的动作，在使用贪心寻找最优价值时同时得到最优策略 只能解决状态空间连续问题，不能解决行为空间连续的问题（行为空间是离散的） 而且采用价值函数确定动作在每个状态采取的行为是确定的，当由于个体在观测环境时的局限性，可能会导致类似的环境应该采用不同的动作(这种情况下的最优策略是随机策略，每次采取的行为可能不一样)，而近似价值函数确定性的动作确定就会有缺陷。（如石头剪刀布游戏) 所以在基于策略的RL中采用，策略函数： πθ(s,a)=P[a∣
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