强化学习算法创新：从DQN到Transformer RL的决策智能演进

强化学习算法创新：从DQN到Transformer RL的决策智能演进

概述

强化学习（RL）是机器学习的一个重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互学习最优策略。从经典的深度Q网络（DQN）到现代的Transformer RL，强化学习算法经历了快速的发展。本文将深入探讨强化学习算法的创新历程，分析各类算法的原理、优缺点及应用场景，帮助读者全面理解强化学习的核心技术。

强化学习基础

2.1 强化学习框架

强化学习的核心要素：

智能体(Agent) → 动作(Action) → 环境(Environment) ↑ │ └──────── 奖励(Reward) ← 状态(State) ←──┘

数学定义：

MDP = (S, A, P, R, γ) 其中： - S 是状态空间 - A 是动作空间 - P(s'|s,a) 是状态转移概率 - R(s,a) 是奖励函数 - γ ∈ [0,1] 是折扣因子

2.2 策略与价值函数

策略（Policy）：

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