強化學習算法
Q學習(Q-Learning)是一種強化學習算法，用於訓練智慧型體(Agent)在與環境互動的過程中學習如何做出決策以獲得最大的累積獎勵。
Q學習是一種無模型的強化學習方法，這意味著它不需要事先了解環境的具體模型，而是通過與環境的互動來學習。Q學習的目標是學習一個Q值函式，通常簡稱為Q表，其中包含了在每個狀態下採取每個動作所獲得的期望累積獎勵。這個Q表使得智慧型體可以在每個狀態下選擇最佳的動作，從而最大化長期獎勵。Q學習基於一個叫做Q函式的算法，這個函式能夠評估在某個狀態下採取某個行動的好壞。通過不斷學習和更新Q函式，智慧型體可以逐漸找到最優的策略，以最大化未來的收益。
在實際套用中，Q學習可以幫助解決許多複雜的控制問題，例如機器人導航和遊戲AI等。