設定，重新經歷
強化學習 (rl) 框架包含學習與其環境互動的智慧型體。
在每個時間步，智慧型體都收到環境的狀態（環境向智慧型體呈現一種情況），智慧型體必須選擇相應的響應動作。乙個時間步後，智慧型體獲得乙個獎勵（環境表示智慧型體是否對該狀態做出了正確的響應）和新的狀態。
所有智慧型體的目標都是最大化預期累積獎勵，或在所有時間步獲得的預期獎勵之和。
任務是一種強化學習問題。
連續性任務是一直持續下去、沒有結束點的任務。
階段性任務是起始點和結束點明確的任務。
在這種情況下，我們將乙個完整的互動系列（從開始到結束）稱為乙個階段。
每當智慧型體抵達最終狀態，階段性任務都會結束。
獎勵假設：所有目標都可以構建為最大化（預期）累積獎勵。（請參閱第 1 部分和第 2 部分，以檢視在現實問題中如何指定獎勵訊號的示例。）在時間步 ttt 的回報是 gt:=rt+1+rt+2+rt+3+…
智慧型體選擇動作的目標是最大化預期（折扣）回報。（注意：折扣將在下部分講解。）
在時間步 t 的折扣回報是 gt:=rt+1+γrt+2+γ2rt+3+。
折扣回報 γ是你設定的值，以便進一步優化智慧型體的目標。
它必須指定 0≤γ≤1。
如果 γ=0，智慧型體只關心最即時的獎勵。
如果 γ=1，回報沒有折扣。
γ的值越大，智慧型體越關心遙遠的未來。γ 的值越小，折扣程度越大，在最極端的情況下，智慧型體只關心最即時的獎勵。
狀態空間s是所有（非終止）狀態的集合。
在階段性任務中，我們使用s+表示所有狀態集合，包括終止狀態。
動作空間a是潛在動作的集合。 (此外，a(s)是指在狀態s∈s的潛在動作集合。)
(請參閱第 2 部分，了解如何在**機械人示例中指定獎勵訊號。)
環境的一步動態特性會判斷環境在每個時間步如何決定狀態和獎勵。可以通過指定每個潛在 s′,r,s,and a的 p(s′,r∣s,a)≐p(st+1=s′,rt+1=r∣st=s,at=a)定義動態特性。
乙個（有限）馬爾可夫決策過程 (mdp) 由以下各項定義：
一組（有限的）狀態 s（對於階段性任務，則是 s+）
一組（有限的）動作 a
一組獎勵r
環境的一步動態特性
折扣率 γ∈[0,1]
強化學習 強化學習基礎
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