（4-3）Q-learning与贝尔曼方程：强化学习中的Q-learning

4.3 强化学习中的Q-learning

Q-learning是强化学习中的一个重要算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的任务。Q-learning是一个强大的算法，可用于解决马尔可夫决策过程中的最优策略问题。通过学习Q值函数，并使用贝尔曼方程进行更新，Q-learning能够在不断的训练中逐渐学到最优策略，以实现任务的最大累积奖励。

4.3.1 ε-贪婪策略与探索的关系

ε-贪婪策略（epsilon-greedy policy）是强化学习中一种常用的策略，它与探索的概念密切相关。