强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习：理论与实践

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1. 背景介绍

在人工智能领域，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为一种模仿人类学习的智能算法，近年来取得了显著进展，并在机器人控制、游戏 AI、推荐系统等领域展现出强大的应用潜力。强化学习的核心思想是通过试错学习，让智能体在与环境交互的过程中不断优化策略，以最大化累积的奖励。

然而，在现实世界中，获取精确的奖励函数往往非常困难，甚至不可行。这时，逆强化学习 (Inverse Reinforcement Learning, IRL) 就显得尤为重要。逆强化学习的目标是，从观察到的示范行为中学习出隐藏的奖励函数，从而推断出智能体的决策策略。

2. 核心概念与联系

2.1 强化学习 (RL)

强化学习的核心要素包括：

• 智能体 (Agent): 与环境交互的决策者。
• 环境 (Environment): 智能体所处的外部世界。
• 状态 (State): 环境的当前状态。
• 动作 (Action):