2.2.2　强化学习

强化学习（reinforced learning，RL）旨在通过训练智能体，使其在与环境进行交互的过程中，基于奖励和惩罚机制做出最优决策。在强化学习领域，存在着多种方法和算法，这里介绍几种常用的强化学习方法，包括Q-learning、SARSA、TD-Gammon、演员-批评家方法以及深度Q网络等。

（1）Q-learning。这是最早的强化学习算法之一，在这个算法中，每一个状态-动作对都有一个预期奖励值，这个值会根据智能体从环境中获得的实际奖励和状态转换进行更新。例如，在路径规划问题中，Q-learning算法可以用于训练智能体学习到最优的移动策略。

（2）SARSA。它与Q-learning算法十分相似，但是除了预期奖励，它还考虑了智能体的当前策略。在复杂的决策问题中，SARSA算法能够有效地平衡学习过程中的探索和利用，使智能体能够在未知环境中做出更好的决策。

（3）TD-Gammon。这是一个特定的强化学习算法，用于学习和玩双陆棋。它通过不断地自我对弈和学习，其水平已经超过了最好的人类玩家。这是强化学习在游戏领域的成功应用之一。

（4）演员-批评家方法。这是一种结合了基于价值和基于策略的学习方法。在这个方法中，“演员”代表策略，“批评家”则评价该策略的效果，并向“演员”提供反馈以便其调整策略。这种方法已经被成功应用于许多复杂的决策问题，如无人驾驶汽车的路径规划。

（5）深度Q网络（deep Q network，DQN）。它使用深度神经网络来估计大规模状态空间中每个状态-行动对的预期奖励。这个方法的提出，使得强化学习可以处理更复杂的问题，例如在像素级的游戏环境中进行学习和决策。

强化学习已广泛应用于药物发现、合成生物学和个性化医疗等领域。强化学习在生物学中的应用示例之一就是对癌症患者的治疗方案进行优化。在癌症治疗中，临床医生经常需要为病人制订最有效的药物组合和剂量。这个过程可能很耗时，而且可能要经过多次尝试，甚至可能会失败。强化学习可以通过与病人的数据互动来学习最佳治疗方案，从而辅助实现这一过程的自动化。强化学习智能体从以前的病人数据中学习，根据他们的个人特征，如年龄、性别、癌症阶段和生物标志物，为新病人制订最佳治疗方案，通过个性化治疗计划和优化给药方案改善癌症治疗方面的潜力，这可以为病人带来更好的临床结果。