Q-学习是一种基于时差策略的强化学习，它是指在给定的状态下，在执行完某个动作后期望得到的效用函数，该函数称为动作-直函数。在Q-学习中，动作-值函数表示为，它表示在状态i执行动作a的值，也称为Q值。在Q-学习中，使用Q值代替效用值，效用值和Q值之间的关系如下：
在强化学习中，Q值起着非常重要的作用：第一，和条件-动作规则类似，它们都可以不需要使用模型就做出决策；第二，与条件-动作不同的是，Q值可以直接从环境的反馈中学习获得。
和效用函数一样，对于Q值可以有下面的方程：
对应的时差方程为
强化学习方法作为一种机器学习的方法，已取得了很多实际应用，如博弈、机器人控制等方面。另外，在互联网信息搜索方法中，搜索引擎必须能自动地适应用户的要求，这类问题也属于无背景模型的学习问题，也可以采用强化学习来解决这类问题。尽管强化学习有很多的优点，但是它也存在一些问题：
（1）泛化问题。典型的强化学习方法，如Q-学习，都假定状态空间有限，且允许用状态-动作记录其Q值。而许多实际的问题，往往对应的状态空间很大，甚至状态是连续的；或者状态空间不很大，但是动作很多。另外，对某些问题，不同的状态可能具有某种共性，从而对应于这些状态的最优动作一样。因而，在强化学习中，研究状态-动作的泛化表示很有意义，这可以使用传统的泛化学习，如实例学习、神经网络学习等。(www.xing528.com)
（2）动态和不确定环境。强化学习通过与环境的试探性交互，获取环境状态信息和强化信号来进行学习，这使得能否准确地观察到状态信息成为影响系统学习性能的关键。然而，许多实际问题的环境往往含有大量的噪声，无法准确地获取环境的状态信息，就可能无法使强化学习算法收敛，如Q值摇摆不定。
（3）当状态、空间较大时，算法收敛前的实验次数可能要求很多。
（4）多目标的学习。大多数强化学习模型针对的是单目标学习问题的决策策略，难以适应多目标、多策略的学习需求。
（5）许多问题面临的是动态变化的环境，其问题求解目标本身可能也会发生变化。一旦目标发生变化，已学习到的策略有可能变得无用，整个学习过程又要从头开始。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
