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强化学习(reinforcement learning),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。

但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习,而在连接主义学习中,把学习算法分为三种类型,即非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,涉及软件代理如何在环境中采取行动以最大化一些累积奖励的概念。该问题由于其一般性,在许多其他学科中得到研究,如博弈论,控制理论,运筹学,信息论,基于仿真的优化,多智能体系统,群智能,统计和遗传算法。。在运筹学和控制文献中,强化学习被称为近似动态规划或神经动态规划。

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