# 强化学习算法
强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法，它通过试错和奖励机制来优化决策过程。
# 主要算法
# Q-Learning
Q-Learning是一种经典的值迭代算法，通过学习状态-动作值函数来找到最优策略。它是无模型的强化学习算法，不需要环境模型。
# SARSA
SARSA是一种在线策略学习算法，它在更新Q值时考虑实际采取的下一个动作。相比Q-Learning更保守，更适合在线学习。
# DQN
DQN（深度Q网络）将深度学习与Q-Learning结合，使用神经网络来近似Q函数。它能够处理高维状态空间，是深度强化学习的开山之作。
# 策略梯度
策略梯度算法直接优化策略函数，通过梯度上升来最大化期望回报。它适合处理连续动作空间，且能学习随机策略。
# Actor-Critic
Actor-Critic结合了策略梯度和值函数方法的优点，同时学习策略（Actor）和值函数（Critic）。它具有更好的样本效率和稳定性。
# 应用场景
- 游戏AI
- 机器人控制
- 自动驾驶
- 资源调度
- 推荐系统
# 选择建议
- 简单离散环境：Q-Learning
- 在线学习场景：SARSA
- 复杂状态空间：DQN
- 连续动作空间：策略梯度
- 需要更好稳定性：Actor-Critic