2.2.2　強化學習

強化學習（reinforced learning，RL）旨在通過訓練智能體，使其在與環境進行交互的過程中，基于獎勵和懲罰機制做出最優決策。在強化學習領域，存在著多種方法和算法，這里介紹幾種常用的強化學習方法，包括Q-learning、SARSA、TD-Gammon、演員-批評家方法以及深度Q網絡等。

（1）Q-learning。這是最早的強化學習算法之一，在這個算法中，每一個狀態-動作對都有一個預期獎勵值，這個值會根據智能體從環境中獲得的實際獎勵和狀態轉換進行更新。例如，在路徑規劃問題中，Q-learning算法可以用于訓練智能體學習到最優的移動策略。

（2）SARSA。它與Q-learning算法十分相似，但是除了預期獎勵，它還考慮了智能體的當前策略。在復雜的決策問題中，SARSA算法能夠有效地平衡學習過程中的探索和利用，使智能體能夠在未知環境中做出更好的決策。

（3）TD-Gammon。這是一個特定的強化學習算法，用于學習和玩雙陸棋。它通過不斷地自我對弈和學習，其水平已經超過了最好的人類玩家。這是強化學習在游戲領域的成功應用之一。

（4）演員-批評家方法。這是一種結合了基于價值和基于策略的學習方法。在這個方法中，“演員”代表策略，“批評家”則評價該策略的效果，并向“演員”提供反饋以便其調整策略。這種方法已經被成功應用于許多復雜的決策問題，如無人駕駛汽車的路徑規劃。

（5）深度Q網絡（deep Q network，DQN）。它使用深度神經網絡來估計大規模狀態空間中每個狀態-行動對的預期獎勵。這個方法的提出，使得強化學習可以處理更復雜的問題，例如在像素級的游戲環境中進行學習和決策。

強化學習已廣泛應用于藥物發現、合成生物學和個性化醫療等領域。強化學習在生物學中的應用示例之一就是對癌癥患者的治療方案進行優化。在癌癥治療中，臨床醫生經常需要為病人制訂最有效的藥物組合和劑量。這個過程可能很耗時，而且可能要經過多次嘗試，甚至可能會失敗。強化學習可以通過與病人的數據互動來學習最佳治療方案，從而輔助實現這一過程的自動化。強化學習智能體從以前的病人數據中學習，根據他們的個人特征，如年齡、性別、癌癥階段和生物標志物，為新病人制訂最佳治療方案，通過個性化治療計劃和優化給藥方案改善癌癥治療方面的潛力，這可以為病人帶來更好的臨床結果。