第二章：强化学习基础框架：智能体与环境

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第二章：强化学习基础框架：智能体与环境第二章：强化学习基础框架：智能体与环境强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的核心在于智能体 (Agent) 如何通过与环境 (Environment) 交互来学习最优行为策略。本章将深入探讨强化学习的基础框架，包括马尔可夫决策过程 (Markov Decision Process, MDP)、智能体与环境的组成要素，策略与价值函数，以及 Bellman 方程与最优性概念。理解这些基础概念是掌握强化学习算法的关键。 2.1 马尔可夫决策过程 (MDP) 马尔可夫决策过程 (MDP) 是强化学习问题建模的数学框架。它提供了一种形式化的方式来描述智能体与环境的交互过程，并为寻找最优策略提供了理论基础。