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強化學習（ Reinforcement learning，RL）作為機器學習領域中與監督學習、無監督學習并列的第三種學習范式，通過與環境進行交互來學習，最終將累積收益最大化。常用的強化學習算法分為模型化強化學習（Mode- based reinforcement Lear-ning）和無模型強化學習（ Model- ree reirη forcement Learning）。模型化強化學習需要根據真實環境的狀態轉移數據來預定義環境動態模型，隨后在通過環境動態模型進行策略學習的過程中無須再與環境進行交互。在無模型強化學習中，智能體通過與環境進行實時交互來學習最優策略，該方法在實際任務中具有更妤的通用性，因此應用范圍更廣。文中對無模型強化學習的最新研究進展與發展動態進行了綜述。首先介紹了強化學習、模型化強化學習和無模型強化學習的基礎理論;然后基于價值函數和策略函數歸納總結了無模型強化學習的經典算法及各自的優缺點;最后概述了無模型強化學習在游戲AⅠ、化學材料設計、自然語言處理和機器人控制領域的最新研究現狀，并對無模型強化學習的未來發展趨勢進行了展望。
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