摘要
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，强化学习作为机器学习领域的一个重要分支，在各个领域取得了显著成果。
迷宫寻宝问题作为经典的寻路问题，一直受到人工智能研究者的关注。
本文针对基于强化学习的迷宫寻宝策略及APP设计与实现展开研究，旨在探索智能agents在未知环境中自主学习和决策的能力。
本文首先介绍了强化学习的基本概念和常用算法，包括Q-learning、SARSA和DeepQ-Network等，并分析了它们在迷宫寻宝问题中的适用性。
其次，探讨了迷宫环境建模、奖励函数设计、动作空间设计等关键问题，并在此基础上提出了一种基于强化学习的迷宫寻宝策略。
为了验证策略的有效性，本文设计并实现了一款迷宫寻宝APP，该APP集成了迷宫生成模块、强化学习算法模块和用户界面模块，用户可以通过该APP体验强化学习agents在迷宫中寻宝的过程。
最后，本文通过实验对不同强化学习算法在迷宫寻宝问题上的性能进行了比较分析，并对APP的功能和用户体验进行了测试评估。
关键词：强化学习；迷宫寻宝；APP设计；Q-learning；DeepQ-Network
#1.1强化学习强化学习是一种机器学习方法，它使智能体能够通过与环境交互来学习最优策略。
与其他机器学习方法不同，强化学习不依赖于预先标记的数据集，而是通过试错机制来学习。
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