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强化学习方法框架可以按照以下步骤来写： 1. 定义问题：首先要明确定义强化学习要解决的具体问题，包括问题的目标、环境和奖励机制。 2. 确定状态和动作：对于给定的问题，需要确定状态空间和动作空间，即在什么样的状态下，可以采取哪些动作。 3. 确定奖励信号：在每个状态下采取不同动作后，会得到不同的奖励，需要明确奖励信号的计算规则。 4. 确定价值函数：价值函数是强化学习的核心，它用来评估每个状态或动作的好坏程度，需要确定价值函数的计算方法。 5. 策略选择：根据问题的特点，确定合适的策略选择方法，包括确定性策略、随机策略或者利用价值函数的确定性策略等。 6. 确定学习算法：根据上述步骤确定合适的学习算法，如Q-learning、SARSA等。 7. 算法实现：将学习算法实现为计算机程序，以便在具体环境中进行实际的学习和应用。 8. 实验与调参：在具体环境中进行实验，对算法进行调参，并对实验结果进行分析和评估。 9. 结果应用：将最终调优的强化学习方法应用到实际问题中，观察其效果并对其进行优化。 |
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