强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是 机器学习范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）。

强化学习的核心思想是通过积极奖励（强化信号）来强化最佳行为或行动的概念。机器和软件代理使用强化学习算法，根据环境的反馈来确定理想的行为。它是机器学习的一种形式，因此也是人工智能的一个分支。根据问题的复杂性，如果需要，强化学习算法可以随着时间的推移不断适应环境，从而在长期内获得最大的回报。

强化学习的过程类似于儿童在探索世界时通过试错来学习的过程。与传统的监督学习不同，强化学习并不需要明确的标签或者预先的答案。在强化学习中，智能体通过采取行动来最大化累积的奖励，从而学会如何在不同状态下做出最优决策。

强化学习的应用范围非常广泛，包括游戏、机器人控制、自动驾驶、推荐系统、医疗诊断等领域。通过强化学习，智能体可以在复杂环境中学习到有效的策略，从而实现各种复杂的任务。