强化学习研究综述_高阳

资 源 简 介

强化学习研究综述_高阳

详 情 说 明

强化学习作为机器学习的重要分支，近年来在理论和应用层面都取得了显著进展。高阳的这篇研究综述系统性地梳理了强化学习领域的发展脉络、核心算法和前沿应用。文章首先从强化学习的基本框架出发，介绍了马尔可夫决策过程(MDP)这一经典数学模型，以及价值函数和策略这两个核心概念。

在算法层面，综述详细对比了基于价值的算法（如Q-learning）和基于策略的算法（如策略梯度）的优缺点，并分析了近年来将二者结合的Actor-Critic架构。对于大规模状态空间问题，文章讨论了深度强化学习的突破性进展，特别是深度Q网络(DQN)及其各种改进算法。

在应用方面，综述涵盖了从传统的游戏AI（如AlphaGo）到机器人控制、自动驾驶、推荐系统等多个领域。文章最后还探讨了强化学习当前面临的挑战，包括样本效率、泛化能力和安全性等问题，并对未来研究方向提出了展望。