强化学习 强化学习英語Reinforcement learning簡稱RL是机器学习中的一个领域强调如何基于环境而行动以取得最大化的预期利益强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法与监督学习不同的是强化学习不需要带标签的输入输出对同时也无需对非最优解的精确地纠正其关注点在于寻找探索对未知领域的和利用对已有知识的的平衡强化学习中的探索利用的交换在多臂老虎机英语multiarmed bandit问题和有限MDP中研究得最多 其灵感来源于心理学中的行为主义理论即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下逐步形成对刺激的预期产生能获得最大利益的习惯性行为这个方法具有普适性因此在其他许多领域都有研究例如博弈论控制论运筹学信息论仿真优化多智能体系统群体智能统计学以及遗传算法在运筹学和控制理论研究的语境下强化学习被称作近似动态规划approximate dynamic programmingADP在最优控制理论中也有研究这个问题虽然大部分的研究是关于最优解的存在和特性并非是学习或者近似方面在经济学和博弈论中强化学习被用来解释在有限理性的条件下如何出现平衡 在机器学习问题中环境通常被抽象为马尔可夫决策过程Markov decision processesMDP因为很多强化学习算法在这种假设下才能使用动态规划的方法传统的动态规划方法和强化学习算法的主要区别是后者不需要关于MDP的知识而且针对无法找到确切方法的大规模MDP