作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习领域中的一个重要研究方向。近年来随着游戏、虚拟现实等新型互联网应用的兴起，基于人类行为习惯及其对环境的建模，已成为一种迅速发展的研究热点。RL在许多领域都有着广泛的应用前景。目前，RL已经成为构建聪明而高效的自然语言交互系统的关键技术之一。
然而，由于RL模型需要处理复杂的连续动作空间及其物理意义，导致在大规模环境中表现不佳。特别是在模型训练及更新时面临的计算资源限制及长时间训练耗时等方面，RL模型的训练速度较慢且易受到干扰。因此，如何提升RL模型的性能，降低其训练难度、可扩展性及适应性，一直是亟待解决的问题。本文将对当前最新的深度强化学习相关论文进行综述性的回顾与总结，包括基于模型的RL、基于经验的RL、分布式RL、强化学习在机器人控制、深度强化学习在复杂任务下的应用以及未来的发展方向等。
本文将围绕以下三个方面对RL进行详细介绍：
- 状态空间和动作空间——描述RL模型的输入输出
- 模型架构——RL模型的组成结构和特点
- 训练过程——RL模型的训练方法和优化目标
通过对上述三个方面的介绍，读者可以了解RL模型的工作原理和各个环节的作用，并掌握如何搭建适合于实际环境的RL模型，以更好地解决复杂的决策问题。最后，还将总结RL模型的最新进展和前沿研究方向，为读者提供更加全面的参考。
2.基本概念术语说明
2.1 状态空间和动作空间
在RL中，每一个agent都有自己的状态(state)、行为(action)及环境(environment)。状态指agent所处的位置或环境中发生的事