增强学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种通过与环境交互来学习最优决策策略的机器学习方法。其基本思想是：智能体（agent）与环境（environment）进行交互，在每个时间步选取一个动作（action），环境根据当前状态（state）和动作转移到新状态，并给予智能体一个回报（reward）。

增强学习的核心概念包括：

智能体（Agent）：

与环境进行交互的学习者或决策者。

环境（Environment）：

智能体所处的外部世界，提供状态和反馈。

状态（State）：

描述环境当前情况的所有信息的集合。

动作（Action）：

智能体在每个时间步可以执行的操作集合。

回报（Reward）：

环境对智能体执行某个动作的反馈，通常是一个数值，表示该动作的“好”或“坏”。

增强学习的目标是通过试错学习，找到一个策略（policy），使得智能体从环境中获得的累积回报值最大化。这个过程通常通过马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）来建模和求解。

增强学习的应用非常广泛，包括但不限于：

游戏（如AlphaGo和AlphaGo Zero）

机器人控制

自动驾驶

推荐系统

金融交易

总的来说，增强学习是一种强大的机器学习方法，能够帮助智能体在与环境的交互中学习到最优的决策策略。