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Q - learning 算法是什么

Q - learning 算法是一种经典的无模型强化学习算法，由克里斯·沃特金斯（Chris Watkins）在 1989 年提出。它被广泛应用于解决各种决策问题，尤其适用于智能体在环境中通过与环境交互来学习最优策略的场景。下面从基本概念、核心公式、算法流程和特点几个方面为你详细介绍：

基本概念

在强化学习的框架下，存在一个智能体（Agent）和一个环境（Environment）。智能体在环境中处于不同的状态（State），并可以采取各种行动（Action）。当智能体在某个状态下采取一个行动后，环境会给予智能体一个奖励（Reward），同时智能体转移到一个新的状态。智能体的目标是通过不断地与环境交互，学习到一种策略，使得在长期内获得的累积奖励最大化。

Q - learning 算法的核心是学习一个 Q 值函数 Q (