4.5 基于模型的DRL：原理、蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 结合深度学习 (AlphaGo...

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4.5 基于模型的DRL：原理、蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 结合深度学习 (AlphaGo/MuZero) 准备好了吗？让我们一起揭开基于模型的DRL的神秘面纱，感受智能体在虚拟世界中“思考”和“规划”的艺术！深度强化学习 (DRL)：智能体的“大脑”进化在深入基于模型的DRL之前，让我们先简要回顾一下深度强化学习（DRL）的整体图景。传统强化学习（如Q-Learning、SARSA）在处理状态空间或动作空间巨大、连续的问题时，往往面临“维度灾难”。而DRL的出现，正是为了解决这一痛点。 DRL的核心思想是将深度学习的强大感知和模式识别能力，与强化学习的决策和控制框架相结合。