常见强化学习方法总结

学习方法 2025-07-23 08:34语文学习方法www.ettschool.cn

1. 基于价值的方法

通过计算状态或动作的价值函数（如Q-Learning）来指导决策，贝尔曼方程是其理论基础。典型算法包括：

DQN（Q网络）：结合神经网络处理高维状态空间

动态规划类算法：如值迭代和策略迭代

2. 基于策略的方法

直接优化策略函数，适用于连续动作空间：

PPO（近端策略优化）：通过剪裁机制稳定训练

DPO（直接策略优化）：近年顶会热门方向

MPO/MBPO：利用推演数据提升样本效率

3. 多目标优化融合方法

2025年新兴方向，将强化学习与多目标优化结合，在电力调度等领域展现潜力。关键技术包括动态权重自适应和混合目标函数设计。

4. 心理学启发的强化范式

虽然不属于算法范畴，但行为科学中的强化理论（正/负强化、间歇强化等）常被用于设计奖励机制。

当前前沿趋势显示，大模型与强化学习的结合显著降低了训练成本（如200美元级方案），而李宏毅等教授的课程提供了从理论到实战的系统学习路径。

需要说明的是，材料科学中的强化机制（如形变强化、细晶强化）与机器学习无关，需注意区分领域术语。教程推荐结合代码实战（如倒立摆案例）来深化理解。