强化学习（Reinforcement Learning）作为一种机器学习技巧，具备很多应用场景。强化学习主如果模拟生物学习行为的方法，通过对环境和行动的反馈来进行练习和学习。与其他机器学习技巧相比，强化学习无需很多的已标记数据，而是通过与环境的交互来直接学习。因此，它在很多实质状况下都能得到非常不错的应用。

强化理论的应用场景

经典控制问题

强化学习可以被广泛应用于控制工程中。控制问题一般可以看作是通过选择一系列控制方案来使系统达到某个预定目的。在传统的控制办法中，依据数学模型打造控制系统，但一旦系统非线性，建模将变得很不简单。因此，强化学习成为了非线性控制问题的一种非常不错的解决方法。通过持续的试错和反馈，系统可以渐渐学习到最佳的控制方案。

机器人控制

强化学习在机器人控制范围也有着广泛的应用。机器人控制是一项很复杂的任务，一般需要高度自适应性和响应速度。在传统的控制办法中，控制器一般是在手工设计的基础上，通过调整参数来达成机器人控制。但，这种办法需要控制器需要精准符合机器人的模型，而强化学习却可以通过与环境的交互，自主地学习控制方案。这种方法可以使机器人愈加灵活和适应性，适用于愈加复杂和动态的环境。

游戏人工智能

强化学习可以被用来开发游戏人工智能，使游戏角色具备愈加智能和逼真的行为。游戏中的人工智能一般需要依据环境进行推理和决策，同时需要迅速地采取行动。强化学习可以模拟人类在游戏中的学习行为，让游戏角色渐渐学习到愈加智能的行为，从而提升游戏的可玩性和体验。

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