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强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能的一个重要分支，通过智能体与环境的交互学习最优决策策略。其核心要素包括智能体、环境、状态、行动、奖励、策略、价值函数和模型。强化学习的目标是找到最优策略，最大化长期累积奖励。主要算法包括值函数方法（如Q学习、SARSA、DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE、Actor-Critic、PPO）和模型学习方法（如Dyna
