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强化学习

强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论、控制论、运筹学、信息论、仿真优化、多主体系统学习、群体智能、统计学以及遗传算法。在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic programming,ADP)。在最优控制理论中也有研究这个问题,虽然大部分的研究是关于最优解的存在和特性,并非是学习或者近似方面。在经济学和博弈论中,强化学习被用来解释在有限理性的条件下如何出现平衡。

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