定义.学习自动机是在一随机环境下的适应性决策产生单元，可以根据和环境重复的互动来学习最佳的动作。动作是依照特定的机率分佈来决定，而系统会依採取特定行动后的环境反应来更新机率分佈。在强化学习的领域中，学习自动机的特征是马可夫决策过程。政策迭代者会直接处理π，这点其他强化学习的演算法不同。另一个政策迭代者的例子是。形式上，Narendra和Thathachar用以下的方式定义随机自动机在其论文中，只探讨"r"="s"，也就是"G"是双射的学习自动机，因此可能会混淆内部状态及