解释以下伪代码for episode in range(1, max_episodes + 1) do s <- s_start path_length <- 0 while s != s_goal and path_length < max_steps: if random_number() < epsilon: action <- random_action() else: action <- a

这段伪代码是一个强化学习中的迭代过程，其中包含了一个主循环和一个内部循环。

在主循环中，我们进行多个 episode 的训练。每个 episode 都包含多个时间步，其中智能体从初始状态 s_start 开始，执行一系列动作，直到到达目标状态 s_goal 或达到最大步数 max_steps。

在内部循环中，我们不断地从当前状态 s 开始，执行一系列动作，直到到达目标状态 s_goal 或达到最大步数 max_steps。在每个时间步，我们使用一个 epsilon-greedy 算法来选择动作。如果随机数小于 epsilon，我们将随机选择一个动作；否则，我们将选择当前 Q 值最大的动作。

在执行完动作后，我们将观察到一个新的状态 s' 和奖励值 reward。我们使用这些信息来更新 Q 值函数，以便在将来更好地选择动作。我们还记录了智能体在这个 episode 中走过的路径长度 path_length，以便在达到最大步数时能够及时终止这个 episode。