2.4. 强化学习（Reinforcement Learning）

强化学习（Reinforcement Learning）是一种机器学习方法，通过模仿生物与自然环境交互的机器学习方法，其本质是互动学习，即让智能体与外界环境进行交互。与监督学习不同，强化学习不使用标签数据进行训练，它使用模拟或真实的环境中的反馈来训练智能体（例如，机器人或计算机程序）如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，智能体在每一步中选择一个动作，然后通过与环境的互动获得一些奖励或惩罚，逐渐获得关于环境的知识经验。它的目标是通过不断尝试和学习，来最大化长期的奖励。强化学习的一个关键部分是策略，即智能体决定在每一步该采取哪一个动作。综上，强化学习是学习一个从观察到动作的映射，目标是最大限度地提高所获得的奖励。

强化学习在许多领域都有广泛应用，包括游戏、机器人控制、自动驾驶、推荐系统、工业控制等。与其他机器学习方法不同，强化学习是基于时间序列数据的，而不是基于静态的输入/输出对。

本节将以直白的方式向读者介绍了强化学习基本原理，并且通过简单的代码向读者展示如何使用强化学习解决在迷宫中的路径规划问题和土木工程领域的钢筋排布避障问题。