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表格型的方法Tabular Methods本章我们通过最简单的表格型的方法(tabular methods)来讲解如何使用 value-based 方法去求解强化学习。MDP强化学习的三个重要的要素：状态、动作和奖励。强化学习智能体跟环境是一步一步交互的，就是我先观察一下状态，然后再输入动作。再观察一下状态，再输出动作，拿到这些 reward 。它是一个跟时间相关的序列决策的问题。举个例子，在 t-1时刻，我看到了熊对我招手，那我下意识的可能输出的动作就是赶紧跑路。熊看到了有人跑了，可能就觉得发现

马尔可夫决策过程上图介绍了在强化学习里面 agent 跟 environment 之间的交互，agent 在得到环境的状态过后，它会采取动作，它会把这个采取的动作返还给环境。环境在得到 agent 的动作过后，它会进入下一个状态，把下一个状态传回 agent。在强化学习中，agent 跟环境就是这样进行交互的，这个交互过程是可以通过马尔可夫决策过程来表示的，所以马尔可夫决策过程是强化学习里面的一个基本框架。在马尔可夫决策过程中（Markov Decision Process，MDP），它的环境是全部可

地址：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/1.强化学习概述强化学习讨论的问题是一个智能体(agent) 怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励。示意图由两部分组成：agent 和 environment。在强化学习过程中，agent 跟 environment 一直在交互。Agent 在环境里面获取到状态，agent会利用这个状态输出一个动作(action)，一个决策。然后这个决策会放到环境之中去，环境会根据