Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，用于寻找马尔可夫决策过程（MDP）的最优策略。以下是关于Q-learning算法的详细介绍：
一、基本概念
状态（State, s）：环境在某一时刻的情况。
动作（Action, a）：代理（或智能体）在某一状态下可以执行的行为。
奖励（Reward, r）：代理执行某一动作后得到的反馈。
Q值（Q-value）：表示在状态s执行动作a的预期累积奖励。
二、算法原理
Q-learning通过不断与环境交互，逐渐估计每个状态-动作对的Q值，并利用这些估计值来指导代理的行为。其核心在于利用Bellman最优方程来更新Q值，该方程描述了最优策略下的动作价值函数与下一状态的动作价值函数之间的关系。
三、Q值更新公式
Q-learning通过以下公式更新Q值：
[
Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha \left[ r + \gamma \max_{a’} Q(s’, a’) - Q(s, a) \right]
]
其中：
(s) 是当前状态。
(a) 是当前动作。
(r) 是执行动作a后得到的即时奖
