Q-学习是强化学习的一种方法。Q-学习就是要记录下学习过的策略，因而告诉智能体什么情况下采取什么行动会有最大的奖励值。Q-学习不需要对环境进行建模，即使是对带有随机因素的转移函数或者奖励函数也不需要进行特别的改动就可以进行。对于任何有限的马可夫决策过程（FMDP），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