作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习中的一个领域，旨在训练智能体（Agent）以执行一个任务（Task），使其能够在一定的环境中解决一系列的奖赏信号（Reward Signal）。RL的目的是促进智能体（Agent）通过不断试错的方式，学会将环境反馈的信息转化成动作指令，以便最大限度地实现自己预期的目标。其关键特征是，它面对的是一个连续的、动态的系统，在每一次迭代中，智能体（Agent）需要决定在当前状态下要采取什么样的行动，并通过实时接收到环境反馈信息进行反馈，以提高策略的优劣程度，寻找最优的行为策略。
在RL研究界，控制问题（Control Problem）被广泛关注。控制问题是指智能体（Agent）在给定状态下的目标。在控制问题中，智能体需要设计出一个控制器（Controller），该控制器能够根据自身的状态估计以及经验学习到的知识，对环境施加合适的控制信号，从而使智能体达到预期的目标。
本文从控制问题出发，阐述了RL的相关术语和基本概念，主要包括马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）、状态、动作、回报、状态价值函数、贝尔曼方程等。然后，介绍了强化学习中的两种主要算法——蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）和时间差分方法（Temporal Difference Methods），并给出了具体的操作步骤。最后&