强化学习与智能决策：基本原理、算法及应用

强化学习是一种专注于智能体（agent）在与环境交互中学习如何做出决策的机器学习方法，旨在通过最大化累积奖励来优化其行为。下面，我们将详细介绍强化学习的基本原理、核心算法，以及其在多个领域中的广泛应用。

一、强化学习的基本原理

1. 状态（State）： 状态描述了环境在某一时刻的特征，是智能体进行决策的基础；智能体通过观察当前状态来选择下一步的行动。
2. 行动（Action）：行动是智能体对环境施加的影响，它根据策略选择，并改变环境的状态。
3. 奖励（Reward）：奖励是环境对智能体行动的即时反馈，用于评估行动的好坏；智能体的目标是最大化长期累积的奖励。
4. 策略（Policy）：策略定义了智能体在给定状态下选择行动的方式；它可以是确定性的（每个状态对应一个固定行动）或随机性的（每个状态对应一个行动的概率分布）。

二、强化学习的核心算法

1. Q-Learning：Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习状态-行动对的价值（Q值）来找到最优策略；它使用“贪婪”策略，即选择当前状态下具