强化学习的决策过程，和决策依据

强化学习的决策过程可以分为以下几个步骤：

1. **感知**：智能体首先观察当前环境的状态，这通常由一组数值特征表示，称为状态（state）。

2. **评估**：智能体基于当前状态，利用所学习的策略（policy），计算出每个可行动作的价值或概率分布。价值通常是通过估算动作在未来可能会带来的累积奖励（如Q值或V值）来确定的。

3. **选择行动**：智能体根据上述评估结果，随机或按照最大化期望累积回报的方式选择一个动作（action）。

4. **执行行动**：在选定的动作下，智能体与环境交互，执行动作并接收新的状态以及一个即时反馈，即奖励（reward）。

5. **学习更新**：根据新获得的信息，智能体调整其策略，比如使用Q学习会更新Q表，以提高未来的决策质量。

决策依据主要是环境提供的状态和智能体自身的策略模型，这个模型通常包括了对各状态动作组合的预期回报估计。随着学习的进行，模型会越来越精确，帮助智能体做出更优的决策。