强化学习 通信对抗

强化学习是一种人工智能的学习方法，它通过不断试错和奖励机制来优化决策过程。在通信对抗的背景下，强化学习通常应用于研究如何设计智能策略来应对复杂的网络环境，比如无线通信系统中的安全攻击与防御。在这种场景下，智能体（如恶意黑客或网络安全系统）会通过探索各种通信手段、选择发送数据的策略以及对抗干扰，同时根据实际结果（成功攻击或被拦截）获得奖励或惩罚。强化学习模型通过迭代学习，逐渐提高其通信策略的有效性和抗干扰能力。