qlearning算法中reward达到稳定是指什么

在 Q-learning 算法中，智能体通过与环境交互进行学习，不断更新其 Q 值表。在此过程中，智能体的目标是最大化累积奖励，在每个时间步上获得最大的回报。当 Q 值表稳定时，意味着智能体已经学会了最优的策略，并且已经可以在任何情况下做出最优的决策，而且对于给定状态和行动，得到的预期回报也是稳定的。此时，再进行训练将不会有显著的提升，因为智能体已经学习到了最优策略。因此，稳定的 Q 值表是 Q-learning 算法收敛的标志，也是算法学习完成的标志。