一、强化学习问题
强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。这种学习过程涉及到智能体根据当前状态选择动作，环境根据智能体的动作转移状态，并提供即时奖励的循环过程。
1、交互的对象
在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体和环境
- 智能体（Agent）：能感知外部环境的状态（State）和获得的奖励（Reward），并做出决策（Action）。智能体的决策和学习功能使其能够根据状态选择不同的动作，学习通过获得的奖励来调整策略。
- 环境（Environment）：是智能体外部的所有事物，对智能体的动作做出响应，改变状态，并反馈相应的奖励。
2、强化学习的基本要素
强化学习涉及到智能体与环境的交互，其基本要素包括状态、动作、策略、状态转移概率和即时奖励。
- 状态（State）：对环境的描述，可能是离散或连续的。
- 动作（Action）：智能体的行为，也可以是离散或连续的。
- 策略（Policy）：智能体根据当前状态选择动作的概率分布。
- 状态转移概率（State Transition Probability）：在给定状态和动作的情况下，环境转移到下一个状态的概率。
- 即时奖励（Immediate Reward）：智能体在执行动作后，环境反馈的奖励。
3、策略（Policy）
策略（Policy）就是智能体如何根据环境状态
