Qlearning算法的实现：Python代码解析_pyton实现q-learning算法来训练智能体在gridworld环境中找到最优路径,

1. 背景介绍

1.1 强化学习概述

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在与环境的交互中学习到最佳策略，以最大化累积奖励。不同于监督学习和非监督学习，强化学习没有明确的标签或数据，而是通过不断尝试和反馈来学习。

1.2 Q-learning 算法

Q-learning 算法是一种基于值的强化学习算法，它通过学习一个状态-动作值函数（Q 函数）来评估在每个状态下执行每个动作的预期回报。Q 函数的值表示在当前状态下执行某个动作后，所能获得的未来奖励的期望值。通过不断更新 Q 函数，智能体可以学习到最佳策略，即在每个状态下选择能够获得最大预期回报的动作。

2. 核心概念与联系

2.1 马尔可夫决策过程（MDP）

马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是强化学习问题的数学模型，它描述了智能体与环境之间的交互过程。MDP 由以下几个要素组成：

• 状态空间（S）：表示智能体可能处于的所有状态的集合。
• 动作空间（A）：表示智能体可以执行的所有动作的集合。
• 状态转移概率（P）：表示在当前状态下执行某个动作后，转移到下一个状态的概率。<