强化学习基础 (3)：动态规划求解
本文探讨了强化学习中的动态规划 (Dynamic Programming, DP) 算法，DP算法是一种用于求解MDP问题的最优策略的一系列算法，其核心思想在于：利用价值函数来指导和描述能够得到最优策略的搜索方法。文中详细介绍了两种非常经典的DP算法：策略迭代和值迭代，这是现代强化学习算法的基石。最后，文章通过引入巴拿赫不动点理论，从数学上严格证明了DP算法的收敛性。
#马尔可夫决策过程
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强化学习基础 (2)：有限马尔可夫过程
本文探讨了强化学习中的有限马尔可夫过程 (Finite Markov Decision Process) 的基本概念和数学建模。文中深入介绍了强化学习中一些非常重要的概念和定义，比如说：策略、价值函数、贝尔曼方程、最优策略等，是理解所有强化学习算法的基础。