什么是 強化學習（RL）：以DQN、PPO等經典模型
DQN（深度 Q 網絡）和 PPO（近端策略優化）共同屬于強化學習（Reinforcement Learning，RL）這一領域。強化學習是機器學習中的一個重要分支，其核心在于智能體（Agent）通過與環境進行交互，根據環境反饋的獎勵信號來學習最優的行為策略，以最大化長期累積獎勵
在 DQN（深度 Q 網絡）里，Q 代表的是動作價值函數（Action - Value Function），其主要功能是衡量在給定狀態下采取特定動作，所能獲取的長期累積獎勵的期望值。簡單來說，它的作用就是判斷 “在某個狀態時做某個動作，從長遠來看能獲得多少回報”。
DQN與PPO的現實意義舉例
DQN的現實應用
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智能家居能源管理
- 場景：智能溫控系統根據時間、天氣、用戶習慣自動調節空調溫度，
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