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强化制度学习简介强化制度学习是一种机器学习范例，其中代理通过与环境交互并根据获得的奖励调整行为来学习最优策略。它广泛应用于各种领域，包括机器人、游戏和金融交易。基本原理 代理：试图学习最佳行为的实体。 环境：代理与其交互的世界，提供状态和奖励。 状态：代理当前所在的环境中的描述。 动作：代理可以执行的一组可行动作。 奖励：代理执行特定动作后获得的数值反馈。学习过程强化制度学习遵循以下步骤：...