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与传统的模型预测控制(MPC)或ZMP方法相比，强化学习策略无需显式建模动力学方程，能够通过海量试错自动发现高效的运动模式
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9/7/2026
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Unverified监督微调训练模型模仿人类标注的正确答案，而强化学习微调让模型通过试错学习最优策略70% similarVerified强化学习通过智能体与环境的持续交互来学习最优策略，其数学基础是马尔可夫决策过程（MDP），由状态空间、动作空间、转移函数、奖励函数和折扣因子构成69% similarUnverified现代VRP求解方法通常结合元启发式算法(如遗传算法、模拟退火)与机器学习预测模型，在可接受的时间内逼近最优解69% similarUnverified基于模型的强化学习通过学习环境动力学模型进行规划以提升样本效率，代表方法包括 Dreamer、MBPO68% similarVerified微调是在通用预训练模型基础上用特定领域数据进行二次训练，使模型能将领域知识内化为参数，推理时无需额外检索步骤，延迟更低68% similar
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