强化学习实战：从 Q-Learning 到 PPO 全流程

1 引言
随着人工智能的快速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现，已成为研究与应用的前沿热点。本文旨在从经典的 Q-Learning 算法入手，系统梳理从值迭代到策略优化的全流程技术细节，直至最具代表性的 Proximal Policy Optimization（PPO）算法，结合理论推导、代码实现与案例分析，深入探讨强化学习的核心原理、算法演进、多学科融合及未来发展趋势。文章结构分为九大层次：基础理论、Q-Learning、深度 Q-Learning、策略梯度、PPO 原理与实现、案例研究、测试与结果分析、多学科视角及未来展望，以期为读者提供一份兼具深度与实践的技术指南。

3.2 算法流程与伪代码

# 经典 Q-Learning 伪代码
for episode in range(num_episodes):
    s = env.reset()
    done = False
    while not done:
        # ε-贪婪策略选择动作
        if np.random.rand() < epsilon:
            a = env.action_spac