本文介绍了强化学习的基本概念和要素。强化学习涉及智能体与环境交互，通过状态、动作、奖励等要素进行学习和决策。智能体通过策略（确定性或随机性）选择动作，环境根据动作改变状态并反馈奖励。文章阐述了马尔可夫决策过程、轨迹、总回报（折扣回报）等概念，并详细讨论了目标函数（最大化期望回报）和值函数（状态值函数和Q函数）。值函数用于策略评估和优化，通过贝尔曼方程进行迭代计算。强化学习的目标是找到最优策略以获得