根据Q矩阵，不断更新动作

### 回答1：
根据Q矩阵，我们可以使用Q-learning算法来不断更新动作的价值。Q-learning算法是一种基于值函数的强化学习算法，它通过不断更新Q矩阵来实现学习。

具体来说，Q-learning算法通过不断地将当前状态下采取某个动作所获得的奖励与下一个状态的最大奖励相加，来更新当前状态下该动作的价值。这个过程可以用下面的公式来表示：

Q(s, a) = Q(s, a) + α[r + γ(max Q(s', a')) - Q(s, a)]

其中，Q(s, a)表示在状态s下采取动作a的价值，r表示采取动作a后获得的奖励，s'表示采取动作a后转移到的下一个状态，a'表示在状态s'下采取的动作，α表示学习率，γ表示折扣因子。

通过不断迭代更新Q矩阵，我们可以使得智能体在相同的环境中，学会选择最优的动作，从而实现强化学习的目标。

### 回答2：
根据Q矩阵，不断更新动作是强化学习中的一个重要步骤。在这个过程中，智能体通过不断与环境的交互，根据当前的状态选择最优的动作，并利用Q-learning算法更新Q矩阵。

Q矩阵保存了智能体在每个状态下采取每个动作的价值估计。初始时，Q矩阵的值可以是随机的，然后通过不断与环境的交互，智能体观察当前状态并根据Q矩阵选择动作。

选择动作的方法一般是通过贪婪策略或ε-greedy策略。贪婪策略意味着智能体在每个状态下都选择具有最大Q值的动作。ε-greedy策略则在一定概率下会选择随机动作，以便智能体能够探索环境。

当智能体选择了一个动作并与环境进行交互后，它会观察到新的状态和获得的奖励。根据Q-learning算法，智能体会使用更新公式来更新Q矩阵中对应状态和动作的值。这一公式可表示为：Q(s, a) = Q(s, a) + α * (r + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a))。

其中，Q(s, a)表示在状态s下选择动作a的Q值，α表示学习率，r表示得到的奖励，γ表示折扣因子，s'表示新的状态，a'表示在新状态下的最优动作。

不断更新Q矩阵使得智能体在与环境的交互中逐渐学习到最优策略。优化后的Q矩阵能够指导智能体在不同状态下选择最优动作，从而使得智能体能够在环境中获得最大的长期回报。

总之，根据Q矩阵不断更新动作是一个关键的强化学习步骤，通过智能体与环境的交互和Q-learning算法的迭代，使得智能体能够学习到最优策略并取得最大的回报。