基于模型的强化学习

Model-based Reinforcement Learning是一种结合了模型学习和强化学习的方法，通过构建环境的动态模型来预测未来状态和奖励，从而优化决策过程。其目标是提高学习效率和泛化能力，减少对大量样本数据的依赖。该方法在机器人控制、自动驾驶和复杂系统管理等领域具有重要应用价值。