强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，它允许智能体（Agent）能够在与环境（Environment）的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行行动（Action），并根据行动的结果接收反馈，即奖励（Reward）。这些奖励信号指导智能体调整其策略，以最大化长期累积奖励 [1]。 强化学习的核心是价值函数（Value Function），它估计了从给定状态出发并遵循特定策略所能获得的期望累积奖励。通过不断更新价值函数，智能体学会区分哪些状态和行动更有可能导致高奖励，从而做出更好的决策 [1]。 近年来，强化学习在多个领域取得了显著进展，尤其是在游戏、机器人、推荐系统和自然语言处理等领域。例如，AlphaGo利用深度学习和强化学习技术在围棋游戏中战胜了世界冠军，展示了强化学习在解决复杂问题上的巨大潜力。 总的来说，强化学习是一种强大的学习范式，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略，已经在多个领域展现出广泛的应用前景。随着研究的深入和技术的发展，强化学习有望解决更多复杂的问题，并在人工智能领域发挥更大的作用。 强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，包括以下几个关键点 [1]。 智能体（Agent）：智能体是强化学习中的主体，它能够感知环境的状态并在此基础上作出决策。智能体的目标是学习一个策略，以最大化其从环境中获得的累积奖励。在强化学习的过程中，智能体通过与环境的交互来学习如何行动。 环境（Environment）：环境是智能体进行决策的外部世界。它定义了智能体可以采取的行动、观察到的状态以及可能获得的奖励。环境对智能体的行动作出响应，并提供反馈，这种反馈通常是通过改变其状态或提供奖励的形式体现的。 状态（State）：状态是对环境在某一时刻的具体情况的描述。在强化学习中，状态通常用来表示智能体需要处理的信息，以做出决策。状态可以是简单的（如一个数字）或复杂的（如一个图像）。智能体根据当前状态来选择行动。 行动（Action）：行动是智能体在给定状态下可以执行的行为。行动的选择会影响环境的下一个状态和智能体可能获得的奖励。智能体的目标是学习一个策略，以选择能够最大化累积奖励的行动。 奖励（Reward）：奖励是环境对智能体行动的反馈，它是一个数值，用来量化行动的好坏。奖励可以是正的（鼓励某行为）或负的（惩罚某行为）。智能体通过最大化累积奖励来学习最优策略。 策略（Policy）：策略是智能体选择行动的规则或函数，它定义了在给定状态下应该采取的行动。策略可以是确定性的（每个状态只对应一个行动）或随机性的（每个状态对应一个行动的概率分布）。策略的目标是最大化智能体获得的累积奖励。 价值函数（Value Function）：价值函数估计从某个状态出发，遵循特定策略所能获得的累积奖励。价值函数可以是状态价值函数（State-Value Function），它表示某个状态开始并遵循当前策略所能获得的期望累积奖励；或者是行动价值函数（Action-Value Function），它表示某个状态下采取某个行动并遵循当前策略所能获得的期望累积奖励。