强化学习之奖励reward

智能体的目标是最大化期望累计奖励

我们把在时间t的回报定义为Gt，在t时间的时候智能体会选择动作At来使期望Gt最大化。通常智能体无法完全肯定地预测未来的奖励怎么样，他必须依赖于预测和估算

我们可以给公式乘上折扣率，来表示对未来回报的关注度，当gama靠近0表示只关注与眼前的利益，当gamma靠近1表示
对未来的回报和当前回报一样地注重。这在连续性任务中是十分重要滴，因为没有停止点，折扣率防止了智能体无限地关注未来的回报。