这个算法只适用于没有变化的环境
在解释下面几个专业术语前
我先来说一下这个Agent，中文的意思是 代理，代理人
但是实际上他大概表示的意思就相当于变量，就给你某一个状态贴上了一个标签一样
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状态(State)：**用一个数值来作为代理(Agent)，描述在环境中某一特定时间点的状态
**行为(Action)**：代理(Agent)向环境提供的输入，通过对当前状态经行策略计算，然后采取行动
**奖励(Reward)：**来自环境的反馈信号，反映了代理(Agent)有没有有效地执行游戏目标
上面这个公式就是Bellman方程的基本形态。从公式上看，当前状态的价值和下一步的价值以及当前的反馈Reward有关。
它表明Value Function是可以通过迭代来进行计算的!!!
图一 模型训练流程图
图二 Agent模块布局图
