本研究探讨了利用深度强化学习优化移动边缘计算（MEC）环境下的计算任务卸载与资源配置问题，旨在提高系统性能和效率。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要范式和方法论之一。它主要关注智能体在与环境互动过程中通过策略调整以实现回报最大化或达成特定目标的问题解决方式。不同于其他形式的学习，强化学习的特点在于没有预先给定的监督数据，只有基于动作结果的奖励信号。
常见模型为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。根据不同的条件和需求，强化学习可以分为基于模式的强化学习、无模式强化学习、主动式与被动式的分类。此外还有逆向强化学习、层次化强化学习以及适用于部分可观测系统的类型等变体形式。
求解这类问题所采用的技术手段主要为策略搜索算法和价值函数方法两类。理论基础方面，强化学习受到行为主义心理学的启发，强调在线实时的学习，并在探索未知与利用已有知识之间寻找平衡点。这种机制区别于传统的监督式及非监督式学习方式，在信息论、博弈论乃至自动控制等众多领域都有所应用。
近年来，复杂度较高的算法已经展现出了处理多变情境的能力，在围棋和电子游戏等领域中甚至能够超越人类水平的表现。在实际工程实践中，Facebook开发了强化学习平台Horizon用于优化大规模生产系统；而在医疗健康行业，则有基于RL的治疗方案推荐机制被提出并实施。
总而言之，强化学习是一种通过智能体与环境互动来实现累积奖励最大化的学习模式，在各个领域中均展示出其独特的优势和应用前景。
5星
