0. 前言

強化學習 (Reinforcement learning, RL) 是一種基于行為和心理學的學習形式，試圖復制生物通過獎勵學習的方式，類似于使用某種形式的獎勵(如食物或贊美)訓練寵物，強化學習建模對于理解高級意識和人類如何進行學習具有重要作用。本文首先介紹強化學習的基本原理，包括馬爾可夫決策過程、價值函數、探索-利用問題等，然后介紹經典的強化學習算法，最后實現在游戲中模擬強化學習算法。

1. 強化學習基礎

1.1 基本概念

強化學習 (Reinforcement learning, RL) 是機器學習中的一個重要領域，其核心思想在于最大化智能體在相應環境中得到的累計獎勵，重點研究智能體應該如何在給定環境狀態下執行動作來最大化累積獎勵，從而學習能夠令智能體完成目標任務的最佳策略。智能體 (agent) 在每個時刻可以與環境 (environment) 交互，交互過程如下所示：

每次交互&#