强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言

强化学习（Reinforcement Learning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念，并通过公式推导来加深理解，同时结合一个具体的实例，使用Python语言进行代码实现，帮助读者全面掌握强化学习的关键要点。

二、强化学习的数学原理

（一）马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）

1. 定义
   马尔可夫决策过程是强化学习的基础框架，它由一个五元组 (