强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，它允许智能体（Agent）能够在与环境（Environment）的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行行动（Action），并根据行动的结果接收反馈，即奖励（Reward）。这些奖励信号指导智能体调整其策略，以最大化长期累积奖励。

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，它研究的是智能体如何采取行动以适应环境，从而最大化某种累积奖励。智能体没有被告知要采取哪些行动，而是必须通过尝试来发现哪些行动能产生最多的奖励。最具挑战性的是，本次行动不仅影响本次的奖励，还可能影响下一个状态，进而影响所有后续的奖励。这两个特点（试错搜索和延迟奖励）是强化学习的两个最重要的特征。

强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，包括以下几个关键点。

在强化学习的未来发展方向上，研究者们正致力于将强化学习模型从模拟环境迁移到现实世界案例中，设计针对复杂交通系统的定制控制架构，探索可解释的强化学习以确保决策过程的透明度和可问责性，以及以可持续和公平的方式将人和车辆融入交通系统[10]。此外，强化学习在教育领域的应用也是一个重要的未来方向，研究者们正在探索如何将强化学习算法更有效地融入教育环境，以实现教育技术的进一步发展。

最新的研究进展显示，强化学习在自动驾驶行为规划（AD BP）领域取得了显著进展。研究者们采用了不同的配置来开发基于强化学习的BP策略，这些策略在选择输入和输出变量、模拟器以及基础算法方面存在差异。此外，多智能体深度强化学习（MADRL）领域也正在经历快速变革，许多之前难以解决的问题逐步变得可解，最新的进展表明，具有现实世界复杂性的任务可以被掌握。

强化学习与其他机器学习领域的概念，如监督学习和无监督学习，有着明显的区别。强化学习侧重于通过与环境的交互来学习，以实现特定的目标，而监督学习则侧重于从标记的数据中学习，无监督学习则是在没有标记的数据中寻找模式。此外，强化学习与进化策略（Evolution Strategies）和深度学习也有所不同，尽管它们在某些应用中可以结合使用。进化策略是一种优化算法，通过模拟自然选择过程来搜索最优解，而深度学习则侧重于使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。这些概念虽然在某些方面有所重叠，但它们的核心目标和方法各有不同。