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这种全面的分析强调了增强学习的潜力（RL）通过检查其在各种学科中的技术和应用来改变智能决策系统。该研究对几种增强学习（RL）方法的优势和缺点进行了彻底的检查，例如Q学习，深Q-Networks（DQN），策略梯度方法和基于模型的RL。本文探讨了包括机器人技术，自主系统和医疗保健在内的多个领域中的RL应用程序，展示了其在处理复杂决策任务时的适应性。RL在医疗保健领域表现出了管理临床资源，识别慢性疾病和改善患者疗法的希望。机器人技术使用加固学习（RL）来创建自动导航和自适应运动技能。该研究强调了增强学习（RL）在管理高维状态空间，延迟奖励和无模型学习方面的优势，但它们还指出了某些缺点，包括样本效率低下和探索 - 开发折衷。本文强调了跨行业增强学习（RL）的灵活性和潜在影响，从而为从业者和学者提供了希望在智能系统中利用RL提供深刻信息的信息。在现实世界中，自适应决策的未来可能是由RL与其他AI方法的集成（例如深度学习和转移学习）的整合来塑造的，这可以进一步扩大其对越来越复杂的领域的适用性。关键字：加固学习，机器学习，人工智能，健康，机器人
增强学习
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