强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个非常重要的分支，其核心思想是实验者构建一个完整的实验环境，在该环境中通过给予被实验者一定的观测值和回报等方法来强化或鼓励被实验者的一些行动，从而以更高的可能性产生实验者所期望的结果或目标。从以上对强化学习的描述中，我们可以看出强化学习一定会涉及到被实验者（也称为智能体，Agent）、实验者构建的环境（也就是系统环境，System Environment）、被实验者的观测值（也称为环境状态，State）、被实验者的行动（Action）和回报（也称为奖励或反馈，Reward）这五个关键要素。？
