Q学习（Q-Learning）是强化学习中的一种基于值的学习方法，用于在有限马尔可夫决策过程（MDP）中学习最优的动作策略。Q学习主要用于离散状态和离散动作的问题。
以下是Q学习的基本概念和步骤：
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Q-Value（动作值函数）： 对于每个状态-动作对（s, a），Q学习维护一个Q值，表示在状态 s 下执行动作 a 的预期累积奖励。这个Q值通常用Q(s, a)表示。
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Q学习更新规则： Q学习使用一种迭代的更新规则，根据当前估计的Q值和环境的反馈来更新Q值。更新规则如下：
其中：
- α 是学习率（0到1之间的值），控制新的信息对旧的估计的影响程度。
- r 是执行动作后得到的即时奖励。
- γ 是折扣因子，用于权衡当前奖励和未来奖励的重要性。
- s′ 是执行动作 a 后的新状态。
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探索与利用： 在学习过程中，Q学习使用 ε-greedy 策略来平衡探索（尝试新动作）和利用（选择已知最优动作）的权衡。根据 ε 的概率随机选择一个动作，而以 1-ε 的概率选择当前估计的最优动作。
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收敛： Q学习在持续的与环境交互中，通过不断更新Q值来逐渐收敛到最优的Q值。当Q值收敛时，智能体就学到了一个最优策略，使得在每个状态下选择最优动作。
Q学习广泛应用于各种问题，包括机器人控制、游戏智能体、自动驾驶等领域。虽然Q学习对于离散状态和离散动作的问题非常有效，但在处理连续状态和动作的问题时，可能需要其他算法，例如深度强化学习方法。
