强化学习 (RL) 是一种机器学习方法，代理通过与环境交互并接收奖励或惩罚作为反馈来学习做出决策。其现实世界的应用涵盖了需要顺序决策的关键行业，例如机器人技术、自主系统和医疗保健。开发人员通常使用强化学习来解决传统基于规则的系统或监督学习力所不及的问题，特别是在动态或不确定环境中。
一个主要应用领域是机器人技术和自动化。强化学习使机器人能够通过试错学习复杂的任务，减少了显式编程的需求。例如，制造中的机械臂可以通过练习数千次模拟运动来学习抓取不同形状的物体，而像 Q-learning 这样的强化学习算法则根据成功率优化其动作。像 Boston Dynamics 这样的公司使用受强化学习启发的方法来训练机器人在不平坦的地形中导航或从跌倒中恢复。类似地，仓库机器人通过从与环境的过去交互中学习来优化物品检索路径，从而随着时间的推移提高效率。
另一个领域是自主系统，例如自动驾驶汽车和资源管理。强化学习通过模拟场景并从与安全性和效率相关的奖励中学习，帮助车辆做出实时决策，例如变道或刹车。Waymo 和 Tesla 使用强化学习的变体来优化感知和控制系统。在资源管理方面，Google 应用强化学习通过根据温度和工作负载数据优化冷却系统来降低数据中心能耗。强化学习还为算法交易系统提供支持，代理通过最大化利润同时最小化市场影响来学习执行交易，并随着市场条件的变化调整策略。
医疗保健和推荐系统也受益于强化学习。在医疗保健领域，强化学习通过根据患者反应调整药物剂量或治疗计划来实现个性化治疗。例如，强化学习模型已被用于优化化疗剂量，平衡肿瘤缩小和副作用。在推荐方面，Netflix 和 YouTube 等平台使用强化学习通过优先考虑长期用户参与度而非短期点击来优化内容推荐。例如，强化学习代理可能会学习推荐能让用户观看更长时间的视频，并随着用户偏好演变更新其策略。这些应用突出显示了强化学习在适应反馈和优化复杂现实世界场景结果方面的优势。