关键术语注释

文档结束语​
至此，我们已围绕强化学习的核心框架、关键原理与基础任务类型完成了系统性梳理。从序列决策问题的本质出发，我们先后阐释了智能体与环境的交互机制、以最大期望效用为核心的决策准则，明确了最优策略的定义与追求目标，并区分了回合制与持续型两类典型任务场景，同时构建了回报与价值函数的量化分析体系。而智能体与环境交互的详细示意图，更直观地展现了从动作选择、状态预测到观测编码、策略更新的完整闭环，为理解强化学习的运行逻辑提供了具象化支撑。​
这些基础理论与模型架构，不仅揭示了强化学习 “试错学习”“延迟奖励” 的核心特质，更搭建起连接理论方法与实际应用的桥梁。正如前文所提及，强化学习的魅力在于其高度的通用性 —— 无论是机器人控制、自然语言处理，还是金融决策、自动驾驶等领域，只需根据具体场景调整环境假设、智能体结构与策略更新方式，便能将这些基础框架转化为解决实际问题的有力工具。尽管环境观测分布的未知性、策略优化的复杂性等挑战仍客观存在，但正是这些挑战推动着强化学习在算法效率提升、样本复杂度降低、多智能体协同等方向不断突破。​
本文档所呈现的内容，旨在为读者奠定强化学习的理论基础。后续研究可基于此，深入探索深度强化学习、模型基强化学习等进阶方向，或结合具体应用场景开展实证研究。期待这些基础理论能为相关领域的研究者与实践者提供有益参考，共同推动强化学习技术在真实世界中落地生根，释放更大的技术价值。​
最后，感谢所有为本文档创作与完善提供支持的同仁，也感谢读者的悉心研读。因水平所限，文档中难免存在疏漏之处，恳请各界专家与读者不吝指正。