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智能系统仿真：强化学习在智能系统中的应用_（2）.强化学习的基本原理.docx

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    强化学习的基本原理

    强化学习的定义

    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互来学习如何采取行动以最大化某种奖励的机器学习方法。在强化学习中，智能体（Agent）通过试错（TrialandError）的方式与环境（Environment）进行交互，根据环境的反馈（Reward）来调整自己的行为策略（Policy），以期在未来获得更多的奖励。强化学习的核心在于智能体如何通过不断的探索和利用，找到最优的行动策略。

    环境与智能体

    在强化学习中，环境是指智能体所处的外部世界，它可以是物理环境、虚拟环境或任何可以与智能

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