，Q-学习可以找到一个可以最大化所有步骤的奖励期望的策略。，在给定一个部分随机的策略和无限的探索时间，Q-学习可以给出一个最佳的动作选择策略。「Q」这个字母在强化学习中表示一个动作的期望奖励。
强化学习.强化学习涉及一个智慧型代理人（），一组「状态」和每个状态下的动作集合。通过执行一个行动formula_1，该智慧型代理人从一个状态转移到另一个状态。在一个特定的状态下执行一个动作时，智慧型代理人可以得到一个奖励。 智慧型代理人的目标是最大化其奖励的总和。这个潜在的奖励是所有