强化学习和智能决策：Q-Learning和Deep Q-Learning算法
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体（Agent）与环境交互来学习最优决策策略，旨在最大化智能体的长期累积奖励。Q-Learning和Deep Q-Learning是强化学习中的两种关键算法，它们在智能决策领域发挥着重要作用。
一、强化学习基础
在强化学习中，智能体通过执行动作（Action）来改变状态（State），并根据状态转移获得奖励（Reward）。智能体的目标是最大化其长期累积奖励，这通常涉及到策略（Policy）的学习，即在给定状态下选择最佳动作的规则。价值函数（Value Function）预测智能体从某个状态出发，遵循特定策略所能获得的累积奖励。Q值函数，也称为动作价值函数（Action-Value Function），估计了在给定状态下采取特定动作的预期回报。
二、Q-Learning算法
Q-Learning是一种基于值迭代的无模型强化学习方法，它通过迭代更新Q值来逼近最优Q函数。算法流程包括初始化Q表、选择动作、执行动作、更新Q值等步骤。
- 初始化Q表：创建一个Q表，通常初始化为零或其他小的随机值。
- 选择动作：在每个时间步骤中，智能体根据当前状态和Q