RL是Reinforcement Learning的缩写，翻译为强化学习。 它是一种机器学习的分支，强调如何通过与环境的交互来学习和制定决策。 在强化学习中，智能体通过与环境的交互进行学习，通过尝试不同的行动并观察环境给予的奖励或惩罚来调整自己的策略，以获得更好的结果。 强化学习可以应用于许多领域，如自动驾驶车辆、游戏玩家机器人和机器人控制等。