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📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：
【强化学习】- 【单智能体强化学习】（1）---《单智能体强化学习《纲要》》
单智能体强化学习（Single-Agent Reinforcement Learning）《纲要》
目录
0.什么是强化学习？
1. 举个简单例子
2. 强化学习的基本元素
3. 如何学习：试错法
4.单智能体强化学习
【SARL】单智能体强化学习系列文章：
【MADRL】多智能体深度强化学习《纲要》
5. 强化学习的应用实例
6. 总结
0.什么是强化学习？
强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一种让机器“通过尝试和错误学习”的方法。它模拟了人类和动物通过经验积累来学会做决策的过程，目的是让机器或智能体能够在复杂的环境中选择最优的行为，从而获得最大的奖励。
1. 举个简单例子
想象一下你是一个小孩，在一个游乐场里，你需要做出一些选择：玩蹦床、滑滑梯，还是去玩旋转木马上？每次你做出选择后，游乐场会给你一些奖励，比如玩蹦床后你感觉非常开心（给你奖励），滑滑梯后你感到害怕（没有奖励）。你不知道这些奖励会如何，但随着时间的推移，你学会了什么行为能带来更好的感觉。
这个过程类似于强化学习中的“学习过程”。智能体（你）通过尝试不同的行为（选择玩不同的设施）来获得奖励，然后根据这些奖励来调整自己的行为，最终找出最好的选择。
2. 强化学习的基本元素
在强化学习中，系统主要包括以下几个部分：
- 智能体（Agent）：做决策的主体，像上面例子中的小孩，或者是一个机器人。
- 环境（Environment）：智能体所在的世界或场所，游乐场就是一个环境，智能体在这个环境中做出决策。
- 状态（State）：环境在某一时刻的具体情况，像游乐场里可能的状态就是“你现在站在哪个设施旁边”。
- 动作（Action）：智能体在某个状态下可以选择的行为，像“去玩蹦床”、“去滑滑梯”。
- 奖励（Reward）：智能体选择某个动作后，环境给予的反馈，可能是正向奖励（玩得开心）或负向奖励（感到害怕）。
3. 如何学习：试错法
强化学习的核心是“试错学习”。智能体通过与环境的互动，不断做出决策并获得反馈。通过这种方式，智能体学会了哪些行为会带来更多的奖励，哪些行为是无效的。
举个例子：
假设你是一个游戏玩家，游戏中的目标是找到宝藏。游戏中的每个步骤都充满了未知。你可以走左边、走右边、爬山、挖洞等。你不知道哪个动作能带来宝藏，但你可以尝试：
- 第一次走右边，发现掉进了陷阱，得到了负奖励。
- 第二次走左边，发现了一些金币，得到了正奖励。
- 第三次走左边，发现了宝藏，得到了更高的奖励。
通过这些尝试，智能体逐渐知道走左边会更有可能获得奖励，最后学会了最佳的路径。
4.单智能体强化学习
我们从强化学习的研究出发，最开始便是针对单智能体强化学习开展研究，然后再过渡到多智能体强化学习。单智能体强化学习（Single-Agent Reinforcement Learning，SARL）是强化学习的基础研究。
单智能体强化学习涉及一个智能体在环境中学习和决策，目标是最大化该智能体的回报。与多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）相比，单智能体强化学习（Single-Agent Reinforcement Learning, SARL）的主要区别在于：
- 学习和决策的主体：SARL只有一个智能体在环境中学习和做决策，而MARL有多个智能体同时学习和决策1。
- 交互性：SARL中智能体只与环境交互，不与其他智能体交互；而MARL中智能体不仅与环境交互，还与其他智能体交互，增加了问题的复杂性1。
- 状态和动作空间：SARL的状态和动作空间相对简单，通常是固定的和可预测的；而MARL的状态和动作空间更为复杂，因为它们依赖于所有智能体的动作和状态1。
- 优化目标：SARL优化单个智能体的回报；而MARL可能需要优化所有智能体的集体回报，或者在智能体之间达成某种均衡1。
- 学习策略：SARL的学习策略相对直接，只需考虑单个智能体的学习；而MARL的学习策略更为复杂，需要考虑多智能体之间的协调和竞争。
【SARL】单智能体强化学习系列文章：
SARL系列主要针对单智能体强化学习相关算法进行介绍，并给出相关Python代码和可移植程序，SARL系列文章纲要如下：（持续更新中）
1.【强化学习】单智能体强化学习《纲要》
2.【强化学习】Q-Learning算法
3.【强化学习】Sarsa算法
4.【强化学习】DQN算法
5.【强化学习】PG算法
6.【强化学习】REINFORCE算法
7.【强化学习】Actor-Critic算法
8.【强化学习】A2C算法
9.【强化学习】DDPG算法
10.【强化学习】PPO算法
项目代码我已经放入GitCode里面，可以通过下面链接跳转：🔥
【强化学习】算法项目
后续相关单智能体强化学习算法也会不断在【强化学习】项目里更新，如果该项目对你有所帮助，请帮我点一个星星✨✨✨✨✨，鼓励分享，十分感谢！！！
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如果你想了解多智能体强化学习【MARL】可以移步下面这篇文章：
【MADRL】多智能体深度强化学习《纲要》
或者专栏：
多智能体强化学习【MARL】专栏
5. 强化学习的应用实例
强化学习不仅仅适用于游戏，它已经被广泛应用于很多现实世界的问题中，以下是一些经典的例子：
1. 游戏中的AI
强化学习最著名的一个应用例子是 AlphaGo。AlphaGo是由DeepMind开发的人工智能，它通过强化学习击败了围棋世界冠军李世石。它的训练过程就是通过与自己对弈，不断调整自己的策略，最终掌握了围棋的高超技巧。
2. 自动驾驶
自动驾驶汽车也是强化学习的一大应用领域。在自动驾驶中，智能体（即汽车）通过在真实世界或模拟环境中进行试验和错误，学习如何做出正确的决策——比如如何加速、减速、变道，甚至如何避免碰撞。通过不断试错，汽车能够学会在各种不同的路况中选择最安全、最合适的操作。
3. 机器人控制
在机器人领域，强化学习也得到了广泛的应用。例如，一个机器人可能需要学会如何抓取物体，如何移动或走路。通过不断地“试”抓不同的物体，机器人的“抓取策略”会不断改进，最终学会了如何以最有效的方式抓取物体。
6. 总结
强化学习就是让智能体通过与环境的互动，不断学习、调整自己的行为，以获得更多的奖励。它像是一个不断“试错”的过程，智能体通过尝试各种动作，从失败和成功中学习，最终找到最优的行为策略。
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