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iOS app by 成林 严. Education · 成林 严
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从 Bellman 方程、动态规划、Monte Carlo、TD Learning，到 Q-Learning、PPO、MAPPO、QMIX、MCTS 与 AlphaZero，复杂的强化学习概念被重新拆解为可以观察、操作和理解的动态过程。 你可以看到价值函数如何更新，策略如何变化，智能体如何选择动作；也可以调整关键参数，逐步观察算法内部发生了什么。 看见算法如何运行 在网格世界中观察价值传播与策略变化，通过单步执行理解 Q-Learning、Sarsa、Value Iteration 等算法的更新过程。 不再只是阅读公式，而是直接看到每一次状态变化、价值更新和决策结果。 拆解复杂算法流程 PPO 为什么需要 GAE？ Probability Ratio 如何产生？ Clip 到底限制了什么？ COMA 的反事实基线如何计算？ 算法流程检查器将复杂算法拆分为清晰的计算阶段，并同步展示公式、变量、中间结果与关键指标。 理解多智能体强化学习 观察多个智能体在共享环境中的行为，理解局部观测、联合动作、集中式 Critic、通信、信用分配以及 CTDE 等核心思想。 从 Independent Q-Learning 到 MAPPO，逐步理解多智能体算法之间真正的区别。 从博弈论理解策略 通过收益矩阵与策略空间探索 Best Response、Nash Equilibrium、Minimax、Correlated Equilibrium、Regret Matching 等概念。 观察策略如何变化，以及均衡是如何形成的。 看懂神经网络与价值分解 通过可交互网络结构理解 Dueling Network、VDN、QMIX、QTRAN 等方法。 观察个体价值如何组合成团队价值，理解网络连接、Tensor 流动与价值分解约束。 探索搜索树与策略种群 一步步观察 MCTS 的选择、扩展、评估与回传过程，并进一步理解 Self-Play、AlphaZero、PSRO、Meta-Strategy 与 AlphaStar 等方法背后的核心思想。 不只是结果，更关注“为什么” RL Atlas 希望回答的不是： “这个算法最后得到多少 Reward？” 而是： “这个算法为什么这样更新？” “这个参数改变以后发生了什么？” “两个算法真正不同在哪里？” “这条公式在整个算法中到底起什么作用？” 通过公式、动画、参数、运行曲线、算法检查器与对比功能，把强化学习从抽象符号变成可以真正探索的系统。 无论你正在第一次学习强化学习，还是需要重新梳理 PPO、MARL、价值分解、博弈学习与搜索算法，RL Atlas 都希望成为一本可以亲手操作的强化学习图谱。 从状态，到动作；从反馈，到策略。 让算法真正看得见。
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