1.背景介绍
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种人工智能技术，它旨在让智能体（agent）在环境（environment）中学习如何做出最佳决策，以最大化累积奖励（cumulative reward）。强化学习的核心思想是通过在环境中与智能体与环境的交互来学习，而不是通过传统的监督学习（supervised learning）方法，这使得强化学习可以应用于那些传统方法无法处理的问题，例如游戏、机器人控制、自动驾驶等。
强化学习的主要组成部分包括：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-789370.html
- 智能体（agent）：一个可以执行动作（action）的实体，它的目标是最大化累积奖励。
- 环境（environment）：一个可以与智能体互动的系统，它提供了智能体可以执行的动作和执行动作后的结果。
- 状态（state）：环境在某一时刻的描述，智能体在执行动作时需要考虑的信息。
- 动作（action）：智能体可以执行的操作，动作的执行会影响环境的状态和产生奖励。
- 奖励（reward）：智能体在执行动作后获得或损失的点数，智能体的目标是最大化累积奖励。
强化学习的主要挑战是如何在有限的时间内找到一个高效的策略，以便智能体可以在环境中取得最佳性能。为了解决这个问题，强化学习使用了一系列算法，例如动态规划（dynamic programming）、蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）、文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-789370.html
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