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本文讨论了如何将Q学习和深度Q-Networks（DQN）应用于马尔可夫决策过程（MDP）描述的状态行动问题。这些是机器学习方法，用于在每个时间步骤中找到最佳的动作选择，从而导致最佳策略。讨论了这两种方法的局限性和优势，主要局限性是Q学习无法用于无限状态空间的问题。Q-学习在算法的简单性方面具有优势，从而更好地理解了该算法实际上在做什么。Q学习确实设法找到了本文研究的简单问题的最佳策略，但无法解决高级问题。深层Q-NETWORK（DQN）方法能够解决这两个问题，因此很难理解算法实际上在做什么。
对马尔可夫决策过程的Q学习方法的审查
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