策略
状态空间
动作空间
状态转移
这段文字描述了智能体在不同状态下采取动作后状态转移的性质。具体解释如下：
当一个智能体处于某个状态 $ s_t $ 时，它采取了某个动作 $ a_t $。根据这个动作，智能体会转移到下一个状态 $ s_{t+1} $。这里的状态转移可以有两种情况：
- 确定性的：这意味着对于给定的状态 $ s_t $ 和动作 $ a_t $，智能体一定会转移到特定的状态 $ s_{t+1} $。也就是说，每次在相同的状态下采取相同的动作，智能体都会到达相同的下一个状态。
- 随机性的：这意味着对于给定的状态 $ s_t $ 和动作 $ a_t $，智能体可能会转移到多个不同的状态 $ s_{t+1} $，具体转移到哪个状态是由概率决定的。
这种状态转移的特性在强化学习中非常重要，因为它决定了智能体如何在环境中进行决策和学习。确定性的状态转移通常更容易分析和处理，而随机性的状态转移则更符合现实世界中的许多情况，例如在有噪声或不确定性的环境中。