在强化学习中，智能体（agent）在一系列的事件步骤上与环境交互。在每个特定时间点，智能体从环境结构一些观测（observation），并且必须选择一个动作（action），然后通过某种机制（有时称为执行器）将其传输回环境，最后智能体从环境中得到奖励（reward）。注意，强化学习的目标是产生一个好的策略（policy）。强化学习智能体选择的"动作"受策略控制，即从一个环境观测映射到动作的功能。
当环境可被完全观测到时，强化学习问题被称为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）。它的核心是无后效性（Memorylessness），未来的状态仅依赖于当前状态和动作，与"过去的状态/动作序列"无关。这种性质让MDP的计算变得可行，它无需存储历史信息。当状态不依赖之前的动作时，我们称该问题为上下文老虎机（contextual bandit problem）。当没有状态，只有一组最初未知奖励的可用动作时，这个问题就是经典的多臂老虎机（multi-armed bandit problem）。
如下图所示：
参考文献：
1 《动手学深度学习PyTorch版》