背景
强化学习是机器学习三大分支之一，除去强化学习外，还有监督式学习和非监督式学习，虽然本系列文章主要介绍强化学习，但是了解另外两类的特点还都是很有必要。本系列的文章首先整体介绍强化学习的相关知识，然后是相关的算法，第一个算法是Q-Learning。
监督式学习
监督式学习好比有一位老师告诉机器某个物件有什么特征，例如人有两条腿，两只眼睛等等，而这些特征被称之为标签，机器根据这些带有标签的大量数据训练自己，获得经验，当获得数据集之外的输入时（检验模型），机器会根据自己学习到的经验，判断这个输入是什么物件。不难看出，监督学习便是通过大量带有标签的数据训练机器自身，机器从中获得经验，达到可识别物体的目的，广泛应用于分类问题和回归问题。为了便于理解，这里举一个例子：现在需要让机器能够在分辨羊和鸡，最初机器是一个白痴，什么也不懂，于是用大量带有特征的数据集来训练机器，例如告诉机器羊有四条腿，鸡只有两条腿；羊的体型大，鸡的体型小；羊有一对犄角，而鸡没有等等，当然数据越多越好，特征越具体越好，通过大量的数据训练后，放一只羊交给机器识别，机器便会提取当前识别对象的特征，有没有犄角，有几只腿等等，然后和自己学习到的标签对比，得出是羊的结论。
非监督式学习
非监督学习在学习过程中没有老师告诉你数据的标签，也就是说机器得到的数据仅仅是一条条数据，数据不带有任何提示信息，而机器的任务是通过观察大量的数据，自己形成一套认知体系，能够将所有的数据进行归类，但是机器本身并不知道这个类代表什么，例如：给机器输入大量的鸡和羊的数据，但是不告诉机器它们的特征，机器通过训练后能够将羊和鸡分成两类，但是机器并不知道他们是羊和鸡，就叫聚类。
强化学习
从前文可以看出，监督学习和非监督学习的经验来源（也就是数据集）都是静态的。现在假设这样一个情景，我们需要训练一个机器人能够自主的在地面上行走，我们应该怎么训练它呢？按照非监督学习或者监督学习，我们需要向机器人提供大量关于环境的数据，什么是障碍物，什么是沟壑等等，但是现实环境中影响因素很多，例如障碍物有很多种，有石头这样的较小障碍物，也有高楼这样的障碍物，机器面临不同的障碍物作出的反应也不同，前者是做出更大的跨步躲开障碍物，后者则需要绕行。而在环境中这样的因素很多，加之环境变化很快，因此提供一个完整的数据集来训练机器人显然已经不可行。而强化学习便可解决这样的问题，强化学习的数据集不是静态数据集，而是动态的。强化学习可称之为引导式学习，也有人称之为试错式学习，将机器（代理）仍在环境中，让它自己探索（即在环境中自由玩耍），机器会做出很多动作作用于环境，并且环境会反馈给机器一个奖励告诉机器人他做的动作是好还是坏，比如机器人向右走跌倒了，环境会反馈一个不好的奖励给机器，告诉机器在这个状态作这个动作并不有利，如果向左走没有跌倒，则会反馈一个较好的奖励，告诉机器在这个状态做向左走的动作有利，通过不断地施加动作作用于环境，环境做出反馈，是的机器人不断从环境中得到经验完善自己，告诉自己在某个状态下做某个动作使自己不会摔倒，从而使其能自主行走。从而得到与环境最佳的交互策略。好比一位老师在你面前不会告诉你应该做什么，但是你做的每一个动作老师都会给你打分（奖励），不同动作得分有高有低，因此你会选择分数更高的动作避免更低的动作。这里用一个经典的方格世界举例：假设这里有一个5*5的方格，要求机器人从（1，1）的方格开始，目标走到（5，5）的方格。机器人在每个方格的动作只有前后左右，最初机器人什么也不懂，在方格世界乱走，在（1，1）（左下角）有上下左右四种动作，如果选择了左或者下，就走出方格世界，环境返回奖励-1告诉机器人在（1，1）向左向下的动作很不好，如果向上或者向右则得到0的奖励，这样子机器人的状态从（1，1）转移到（1，2）或者（2，1），然后机器人继续在该位置执行四个动作中的一个到达下一个状态，得到相应的奖励，当到达（5，5）时，获得奖励+10，通过这样不断的训练，机器人便会在每个状态选择有利的动作执行而避免收益低的动作（例如在起点不会向左向下），从而最终到达终点。
强化学习五个方面
前文简单介绍了监督学习、非监督学习、强化学习，而本系列文章主要记录强化学习相关知识，首先看一下强化学习的五个内容组成。强化学习可以总结为环境+奖励+表达策略的方法+选择算法训练代理+部署验证。在强化学习中，需要训练的对象（即为前文的机器、机器人）统称为Agent(代理、智能体)。
Environment（环境）
环境即为代理玩耍的场所，前文提到，强化学习就是代理与环境不断和交互得到反馈来完善自身的过程。代理可以有很多的动作，动作作用于环境，环境可以根据动作给代理奖励评价代理的动作的好坏，并且代理可以从环境中观察到状态信息。在方格世界中，环境就是整个5*5的方格，动作就是上下左右，状态就是对应的位置信息，也就是坐标。
Reward（奖励）
奖励是代理用于获取经验、完善自己的重要依据，根据环境反馈的经验，代理可以了解到在当前状态下执行某个动作的利弊，从而使其在每个状态执行有利的动作，而避免低收益动作。例如在方格世界中在（1，1）点执行向下或者向左会得到-1奖励，是一个消极奖励，代理便会在该状态避免该动作。而在（4，5）执行向右的动作，便会得到+10的奖励，是一个积极的奖励，是的代理在该状态更倾向于该动作。
Policy（策略）
策略可以理解为一个函数，该函数是状态空间到动作空间的映射，输入是状态，输出是执行动作，用于指引代理在该状态执行什么动作，最优策略则是在每一个状态下，都能使得代理做出合适的动作从而获得最佳的长期奖励（价值）。而强化学习的目标就是学习与环境交互得最佳策略，而学习就是系统性调整参数使得策略收敛到最佳状态的过程。表达策略的方法多种多样，在之后的文章会介绍。
训练代理的方法
常用的强化学习算法有Q-Learning、Sarsa、DQN(Deep Q-Learning Network)，在后面会逐步介绍。
部署验证
实地部署验证结果。
强化学习分类
强化学习可以分为两类，基于模型的方法和无模型方法。
无模型的方法
在无模型训练方法中，代理对环境一无所知，因此代理需要对环境的所有区域进行探索，意味着会花费大量时间去探索低奖励回报的区域，这样会浪费大量的时间去做无用功，但在大多数情况都会使用这种方式。
基于模型的方法
在开发者知道环境中某些区域或者全部环境的情况下，开发者可以将这些情况告知代理，就像一张地图，会告诉代理哪些区域回报极低，避免探索低回报区域，加快训练速度，节约资源。
总结
关于强化学习的概述就当这里结束，水平有限，如有理解不当或者需要改正补充的地方，欢迎批评指正。接下来我将详细阐述五个方面，阐述完后开始相关算法的分享，包括算法的理解、算法分析与总结、算法实现、具体场景的仿真与分析。
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五大方面之环境: https://blog.csdn.net/weixin_54445841/article/details/112965944.
五大方面之奖励与策略结构：
https://blog.csdn.net/weixin_54445841/article/details/112974078.
入门资料: https://download.csdn.net/download/weixin_54445841/14910862.
Python工程：
https://download.csdn.net/download/weixin_54445841/14910913.