强化学习是让智能体通过与环境交互、依据奖励信号试错来学习最优策略的方法；核心要素为智能体、环境和奖励，典型算法如Q-Learning，实战中需注意状态预处理与目标网络更新策略。

什么是强化学习：让AI学会“试错”做决定

强化学习不是靠大量标注数据训练，而是让智能体在环境中不断尝试，通过奖励和惩罚来调整行为策略。比如教机器人走路，不告诉它具体怎么抬腿，而是每次摔倒扣分、平稳前进加分，它自己慢慢摸索出最优步态。

核心三要素：智能体、环境、奖励信号

一个强化学习系统离不开三个基本角色：

• 智能体（Agent）：做决策的主体，比如一段Python代码实现的策略网络；
• 环境（Environment）：提供状态、接收动作、返回新状态和奖励，常用OpenAI Gym或Gymnasium封装；
• 奖励（Reward）：标量反馈信号，决定行为好坏，设计不合理会导致智能体“钻空子”，比如只顾撞墙得分而不完成任务。

从Q-Learning开始：最易懂的值函数方法

Q-Learning用一张表格（或神经网络）记录“在某个状态下执行某个动作能获得多少长期收益”。初学者可先用迷宫环境练手：

• 状态是坐标，动作为上下左右；
• 到达终点给+10分，撞墙给-5分，其余每步-0.1分；
• 用ε-greedy策略平衡探索与利用，初期多随机尝试，后期更信Q表结果。

PyTorch + Gymnasium 实战小提示

安装最新环境：pip install gymnasium torch。注意Gymnasium已取代旧版Gym，接口更清晰。写DQN时别直接用原始像素——先灰度缩放、堆叠几帧，再送入CNN；目标网络更新别每步都同步，建议每若干步硬更新一次，稳定训练。