作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在深度学习、机器学习领域里，通过训练模型去学习数据规律，是一种比较流行的方法。而在强化学习（Reinforcement learning）领域，则将模型和环境分开，让模型自己主动学习数据规律，并根据反馈进行自我优化更新。这种方式不断地尝试新的数据输入，逐渐提升模型的性能。这种学习过程能够有效地解决很多实际问题，包括自动驾驶、机器人控制、游戏决策等。
目前，基于深度学习的强化学习方法已经有了很大的突破，比如AlphaGo、AlphaZero、DQN、DDPG等。其中，OpenAI gym提供了一个平台，让研究人员、开发者可以方便地测试和开发强化学习算法。本文试图通过对Reinforcement learning和OpenAI gym两个领域的一些基础知识、术语、算法原理及其实现方法进行详细讲解。希望读者能够从中受益。
2.基本概念术语说明
2.1 Reinforcement Learning（强化学习）
强化学习是机器学习中的一个子领域，它研究如何通过奖励或惩罚，引导智能体（Agent）从观察到的状态中选择行为，使得环境改变到期望的状态。这种行为一般来说是延迟而且不完全的，也就是说，智能体在每一个时间步长内都需要考虑可能获得的奖赏或损失。
对于智能体来说，每一个时刻的行为都是由环境所给出的奖赏（reward）和惩罚（penalty）决定的，智能体必须学会从各种不同的奖赏和惩罚中寻找最佳的策略。即所谓的马尔可夫决策过程（Marko