什么是 强化学习（RL）：以DQN、PPO等经典模型
DQN（深度 Q 网络）和 PPO（近端策略优化）共同属于强化学习（Reinforcement Learning，RL）这一领域。强化学习是机器学习中的一个重要分支，其核心在于智能体（Agent）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略，以最大化长期累积奖励
在 DQN（深度 Q 网络）里，Q 代表的是动作价值函数（Action - Value Function），其主要功能是衡量在给定状态下采取特定动作，所能获取的长期累积奖励的期望值。简单来说，它的作用就是判断 “在某个状态时做某个动作，从长远来看能获得多少回报”。
DQN与PPO的现实意义举例
DQN的现实应用
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智能家居能源管理
- 场景：智能温控系统根据时间、天气、用户习惯自动调节空调温度，
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