强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是人工智能畛域的一个重要钻研方向，它是一种基于智能体（Agent）与环境（Environment）交互的学习办法。强化学习容许智能体在一直尝试和摸索的过程中，通过学习到的策略（Policy）来实现目标。它的核心思想是，在学习过程中，在一个状态（State）下，智能体采取一个动作（Action），而后环境会给予一个处分（Reward），智能领会依据处分来调整它的策略，以实现长期累积处分的最大化。
强化学习的根本框架包含以下几个组成部分：
- 智能体（Agent）：在强化学习中，智能体是次要的决策者，负责在给定的状态下抉择适合的动作，以达到某种指标。
- 环境（Environment）：环境是智能体所处的内部条件，它为智能体提供状态信息，以及智能体采取动作后产生的处分。智能体须要在这个环境中学习如何抉择适合的动作。
- 状态（State）：状态是形容智能体在环境中的地位或状况的信息，它是智能体的输出，用于决策。
- 动作（Action）：动作是智能体在某个状态下能够采取的行为。动作的抉择间接影响到智能体是否达到目标。
- 处分（Reward）：处分是环境依据智能体采取的动作给予的反馈，它能够是负数、正数或零。处分的大小能够反映智能体的行为是否靠近指标。智能体的指标是最大化长期累积处分。
- 策略（Policy）：策略是智能体在给定状态下抉择动作的规定。强化学习的指标是找到一种策略，使得智能体可能在环境中实现长期累积处分的最大化。
强化学习的学习过程能够概括为以下几个步骤：
- 初始化：智能体随机抉择一个初始状态，初始化策略和价值函数（Value Function）。
- 口头抉择：智能体依据以后状态和策略抉择一个动作。
- 环境反馈：智能体执行动作后，环境依据这个动作给予一个处分，并将智能体转移到一个新的状态。