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:
1. 智能体（Agent）
智能体是具有感知、学习和决策能力的实体。它能感知来自环境的状态（State），并根据学到的策略（Policy做出不同的动作，其目标是通过与环境的交互获得最大的累积奖励（Reward）。
- 感知外界环境的状态和奖励：
- 智能体能够感知环境的状态，也就是获取关于环境当前情况的信息。
- 智能体还可以接收来自环境的即时奖励，即环境对智能体当前行为的反馈。
- 学习功能：
- 智能体能够根据环境的反馈（奖励信号）来调整自己的策略。
- 学习的目标通常是最大化累积奖励，使智能体能够在与环境的交互中表现得更加智能。
- 决策功能：
- 智能体通过决策来做出动作（即智能体对环境做出的响应），其目标是产生对环境有利的结果，即最大化奖励。
2. 环境（Environment）
环境包括智能体外部的一切事物，是智能体所处的背景。环境的状态可能随着智能体的动作而改变，并且会提供奖励或惩罚，用于反馈智能体的行为。
- 外部事物：
- 环境是智能体外部的一切事物，包括所有与智能体进行交互的元素。
- 可以是虚拟环境（例如计算机模拟的游戏场景）或真实环境（例如机器人在现实世界中的移动）。
- 状态的改变：
- 智能体的动作会影响环境的状态，导致环境发生变化。
- 这种状态的变化反过来会影响智能体在未来做出的决策。
- 奖励的反馈：
- 智能体的动作不仅会改变环境的状态，还会导致环境给予智能体一个奖励信号。
- 奖励信号是智能体学习过程中的关键反馈，用于调整智能体的行为。
通过智能体与环境之间的这种相互作用，智能体通过学习和不断调整其决策策略，逐渐学会在给定环境中获得最大化奖励的有效行为，这就是强化学习的基本框架。
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。
