基于模型的强化学习（Model-based Reinforcement Learning）是强化学习的一个重要分支，其中智能体通过学习环境的动态模型（包括状态转移概率和奖励函数）来优化决策策略。与传统Model-free方法不同，它允许智能体在内部模型中模拟潜在行动的结果，从而减少对真实环境交互的依赖，提升学习效率和样本利用率，特别适合处理复杂或高成本交互的场景。
在AI产品开发的实际落地中，基于模型的强化学习被广泛应用于需要降低实验风险和加速迭代的领域，如自动驾驶系统的路径规划、智能推荐引擎的个性化优化以及工业机器人的控制策略设计。通过构建可靠的环境模型，开发人员可以在仿真环境中进行大规模训练和测试，显著减少真实部署中的资源消耗和失败率，同时提升产品的可靠性和市场适应性。
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