强化学习

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过环境交互来训练智能体采取行动以最大化累积奖励信号的方法。智能体依据奖励或惩罚的反馈调整行为策略，旨在找到能够实现长期奖励最大化的最优政策。RL在自主决策系统中具有重要应用价值，可广泛应用于机器人控制、游戏策略优化、资源管理等领域。