可以将策略（policy）类比为一个游戏中的决策指南。假设你正在玩一个游戏，在每个游戏场景（状态）下，你需要决定下一步应该做什么（动作）。策略就是告诉你在每个场景下应该做什么的指南。
确定性策略：就像是一个固定的游戏攻略，比如说“在遇到敌人的时候总是向左躲避”。这意味着每次遇到相同的情况，你都会做同样的动作。
随机策略：就像是一个带有随机因素的攻略，比如说“在遇到敌人的时候，有70%的几率向左躲避，30%的几率向右躲避”。这意味着每次遇到相同的情况，你有一定的几率做不同的动作。
强化学习的目标就是找到一个最好的攻略，使得你在游戏中获得最高的分数或奖励。这就像是在不断尝试和改进你的策略，直到找到一个能让你在大部分情况下都能赢的最优方案。
来解释一下强化学习中的状态（state）和动作（action）。
状态（State）
状态代表了智能体在某一时刻所处的环境信息或情景。它是环境对智能体的一个观测值，可以包含各种信息。例如：
- 在棋盘游戏中，状态就是当前棋盘的布局。
- 在机器人控制中，状态可以是机器人的位置、速度、角度等。
- 在视频游戏中，状态可以是游戏画面的当前帧、角色的生命值、位置等。
状态是智能体做出决策的基础。智能体根据当前状态决定下一步该采取什么动作。
动作（Action）
动作是智能体在某一状态下可以执行的操作。不同的环境和任务有不同的动作空间。例如：
- 在棋盘游戏中，动作是走哪一步棋。
- 在机器人控制中，动作可以是转动一定角度、移动一定距离等。
- 在视频游戏中，动作可以是移动角色、跳跃、攻击等。
动作的选择会影响环境的变化，从而导致状态的转变。智能体通过执行动作来与环境交互，进而影响其所获得的奖励和未来的状态。
举个例子
假设你在玩一个迷宫游戏：
- 状态（State）：你当前所在的位置。
- 动作（Action）：你可以选择向上、向下、向左或向右移动。
在这个游戏中，你需要根据当前所在的位置（状态）来决定移动的方向（动作），以尽快找到迷宫的出口。策略就是指导你在每个位置（状态）下应该选择哪个方向（动作）才能最快地到达出口。
在强化学习中，“policy”（策略）是一个决定智能体（agent）在给定状态（state）下应采取什么动作（action）的规则或函数。策略可以是确定性的（deterministic）或随机的（stochastic）。
确定性策略（Deterministic Policy）：在这种策略中，智能体在每一个状态下都有一个确定的动作。例如，策略π(s)可以直接输出动作a = π(s)。
随机策略（Stochastic Policy）：在这种策略中，智能体在每一个状态下会有一个动作分布。例如，策略π(a|s)输出在状态s下采取动作a的概率。
强化学习的目标通常是找到一个最优策略，使得在长期内所获得的奖励最大化。策略可以通过多种方法来表示和优化，例如通过表格表示（对于小规模状态空间）或通过神经网络表示（对于大规模或连续状态空间）。
