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19.故障诊断中的强化学习技术

19.1强化学习的基本概念

19.1.1强化学习的定义

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。在强化学习中，智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，采取行动（Action），并根据环境的反馈（Reward）来调整其行为策略，以达到最大化累积奖励的目的。强化学习不同于监督学习和无监督学习，它更注重智能体如何通过试错来学习，而不是依赖于固定的训练数据集。

19.1.2强化学习的核心组件

强化学习的核心组件包括：-