深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1. 背景介绍

1.1 人工智能的演进：从符号主义到连接主义

人工智能(AI) 的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

1.2 强化学习：智能体与环境的互动

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体 (Agent) 如何在一个环境 (Environment) 中通过试错学习，以最大化累积奖励 (Reward)。与监督学习不同，强化学习不需要预先提供标注数据，而是通过与环境的交互来学习。智能体在环境中执行动作，并根据环境的反馈调整其策略，最终学会在复杂的环境中做出最优决策。

1.3 深度强化学习：连接主义与强化学习的完美结合

深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 是深度学习和强化学习的结合，它利用深度神经网络强大的表征能力来解决强化学习中的复杂问题。DRL 的出现使得智能体能够处理高维度的状态空间和动作空间