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智能系统仿真：强化学习在智能系统中的应用all.docx

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    强化学习基础

    强化学习的基本概念

    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过试错学习（trialanderrorlearning）来使智能体（agent）在特定环境中采取最佳行动以最大化累积奖励（cumulativereward）的机器学习方法。强化学习的主要目标是让智能体学会如何在环境中采取行动，以便达到一个长期目标。智能体通过与环境的交互来学习，每次交互都会产生一个状态（state）、一个动作（action）、一个奖励（reward）和一个新的状态（newstate）。

    环境与状态

    环境（Environmen

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