强化学习

`强化学习`是一种机器学习类型，其目标是做出决策。它涉及一个智能体（agent），该智能体通过执行某些动作并观察得到的结果或奖励来学习在环境中行为。强化学习的主要原则是奖励好的行为，惩罚坏的行为。智能体从自身行为的后果中学习，而不是被显式地教导。在游戏开发的背景下，强化学习可用于开发一种AI（人工智能），它能基于奖励驱动的行为来提升在游戏中的表现。该AI逐渐学习最优策略（即policy），以达成最佳结果。