增强学习的方法就是用来解决马尔科夫决策过程。马尔科夫决策过程描述的是agent和environment的交互过程。
在时间序列0,1,..t,的时候，agent获得环境的状态St,然后选择动作At，然后会做出反应，环境返回一个reward，R(t+1)。而agent依据一个规则选择action，这个规则就叫做policy，记做pi(a|s). agent的目标是最大化一个长期的total reward。定义为Gt：
在马尔科夫决策过程中，时间序列会在某个状态中断，比如说赢了游戏，走出迷宫。这个序列定义为episode. 有些没有自然断开的序列，叫做continuing tasks。在实际的应用中，返回的收益是随着时间衰减的，叫做discounted return:
而agent在做出action的时候，往往优化的是discount return。
马尔科夫特性
马尔科夫过程中，state表示过去的所有的相关的信息。A state signal that succeeds in retaining all relevant
information is said to be Markov, or to have the Markov property。
马尔科夫决策过程定义：
A reinforcement learning task that satisfies the Markov property is called a Markov
decision process, or MDP. If the state and action spaces are finite, then it is called a
finite Markov decision process (finite MDP)
value function
all reinforcement learning algorithms involve estimating value functions---functions of states (or of state-action pairs) that estimate how good it is for the agent to be in a given state.
表示的是在policy pi下，在state s的value值
同理可知，在state s，policy pi，采取action a的情况下的value值：
动态规划可知value function的迭代公式：
图标看起来更清晰：
最优value function
在所有的策略中，有一个策略在所有的状态中，value值都大于等于其他策略，这个策略成为最优策略。或者一组最优策略，最优策略都遵循相同的value function
