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强化学习与Ray概述

强化学习简介

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。在强化学习中，智能体（Agent）通过执行动作（Action）与环境（Environment）进行交互，根据环境的反馈（Reward）来调整其行为策略。强化学习的目标是使智能体在长期的交互过程中最大化累积奖励。

强化学习的基本概念

智能体（Agent）：执行决策的主体，负责选择动作。

环境（Environment）：智能体与之交互的外部系统，提供状态（State）和奖励（Reward）。

状态（Sta