强化学习研究综述_陈学松

资 源 简 介

强化学习研究综述_陈学松

详 情 说 明

强化学习是机器学习领域的重要分支，陈学松的研究综述系统梳理了该领域的关键技术与最新进展。文章首先从马尔可夫决策过程的基本框架出发，阐述了强化学习的数学基础。随后重点分析了基于值函数的方法和策略梯度方法这两大主流算法体系，并详细比较了它们各自的优缺点。

在值函数方法方面，综述涵盖了从经典Q学习到深度Q网络(DQN)的演进过程。策略梯度部分则讨论了包括REINFORCE算法在内的多种优化策略。文章特别强调了深度强化学习的突破性发展，指出神经网络与强化学习的结合极大提升了处理高维状态空间的能力。

最后，陈学松总结了强化学习在游戏AI、机器人控制等领域的成功应用案例，并对未来研究方向进行了展望，包括多智能体系统、样本效率提升等重要课题。该综述为后续研究提供了系统的理论框架和技术路线参考。