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強化學習（ Reinforcement learning，RL）作為機器學習領(lǐng)域中與監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習并列的第三種學習范式，通過與環(huán)境進行交互來學習，最終將累積收益最大化。常用的強化學習算法分為模型化強化學習（Mode- based reinforcement Lear-ning）和無模型強化學習（ Model- ree reirη forcement Learning）。模型化強化學習需要根據(jù)真實環(huán)境的狀態(tài)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)來預定義環(huán)境動態(tài)模型，隨后在通過環(huán)境動態(tài)模型進行策略學習的過程中無須再與環(huán)境進行交互。在無模型強化學習中，智能體通過與環(huán)境進行實時交互來學習最優(yōu)策略，該方法在實際任務中具有更妤的通用性，因此應用范圍更廣。文中對無模型強化學習的最新研究進展與發(fā)展動態(tài)進行了綜述。首先介紹了強化學習、模型化強化學習和無模型強化學習的基礎理論;然后基于價值函數(shù)和策略函數(shù)歸納總結(jié)了無模型強化學習的經(jīng)典算法及各自的優(yōu)缺點;最后概述了無模型強化學習在游戲AⅠ、化學材料設計、自然語言處理和機器人控制領(lǐng)域的最新研究現(xiàn)狀，并對無模型強化學習的未來發(fā)展趨勢進行了展望。
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