技术博客

启发式学习（Heuristic Learning, HL）是一种新兴的强化学习范式，其核心特征在于**无需参数更新**——模型决策完全由人工编写的 `.py` 文件实现，即通过可读、可调试的决策脚本直接生成动作。该范式弱化了传统深度强化学习对大规模训练与梯度优化的依赖，强调逻辑显式性、部署轻量化与人类可干预性，适用于规则清晰、实时性要求高或数据稀缺的场景。HL范式为强化学习提供了另一条简洁、透明且工程友好的技术路径。