Verstärkungslernen

Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode zur Schulung von Agenten, die durch Interaktion mit einer Umgebung Aktionen ausführen, um ein kumulatives Belohnungssignal zu maximieren. Der Agent passt seine Verhaltensstrategie auf der Grundlage von Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen an, wobei das Ziel darin besteht, die optimale Politik zu finden, die das maximale langfristige Belohnungsergebnis erzielt. RL hat erhebliche Anwendungspotenziale in autonomen Entscheidungssystemen und kann in Bereichen wie Roboterkontrolle, Spielstrategieoptimierung und Ressourcenmanagement weit verbreitet eingesetzt werden.