強化學習（Reinforcement Learning, RL）是機器學習的一個重要分支，它通過智能體（Agent）與環境交互來學習最優決策策略，旨在最大化智能體的長期累積獎勵。Q-Learning和Deep Q-Learning是強化學習中的兩種關鍵算法，它們在智能決策領域發揮著重要作用。
一、強化學習基礎
在強化學習中，智能體通過執行動作（Action）來改變狀態（State），并根據狀態轉移獲得獎勵（Reward）。智能體的目標是最大化其長期累積獎勵，這通常涉及到策略（Policy）的學習，即在給定狀態下選擇最佳動作的規則。價值函數（Value Function）預測智能體從某個狀態出發，遵循特定策略所能獲得的累積獎勵。Q值函數，也稱為動作價值函數（Action-Value Function），估計了在給定狀態下采取特定動作的預期回報。
二、Q-Learning算法
Q-Learning是一種基于值迭代的無模型強化學習方法，它通過迭代更新Q值來逼近最優Q函數。算法流程包括初始化Q表、選擇動作、執行動作、更新Q值等步驟。
- 初始化Q表：創建一個Q表，通常初始化為零或其他小的隨機值。
- 選擇動作：在每個時間步驟中，智能體根據當前狀態和Q
