• 强化学习能够通过采样优化性能，并使用函数逼近处理大型环境；
• 强化学习能够应用于已知环境模型但无法获得解析解的情况，或者只给出模拟模型，或者唯一获取信息的方式是与环境交互的情况；
• 强化学习已成功应用于多个领域，如储能运营、机器人控制、光伏发电调度、棋类游戏以及自动驾驶系统等；
• 强化学习算法能够快速适应不断变化的环境，并找到新的策略优化结果；
• 强化学习需要较少的人工交互，算法可以自主学习和发现最优结果，无需标注数据；
• 强化学习非常适合具有长期后果的场景，因为它可以优化长期回报的最大化。

强化学习是一种机器学习范式，具有以下独特特点：

• 缺少监督者角色：与监督学习不同，强化学习没有外部监督者提供正确答案。智能体 (agent) 必须通过与环境的交互来学习，并根据从环境获得的反馈来调整其行为。
• 延迟反馈：强化学习中，智能体的行为并不会立即获得反馈。相反，反馈（奖励或惩罚）可能会在一段时间后才出现，这就需要智能体具有长期规划和预测的能力。
• 时间序列性质：强化学习问题涉及一系列决策，每个决策都会影响后续状态和奖励。因此，强化学习具有时间序列的特性，需要考虑动态决策过程。
• 行为影响后续数据：在强化学习中，智能体的行为会直接影响环境的状态，从而影响后续获得的数据。这与监督学习和无监督学习形成鲜明对比，后两者的训练数据是固定的。

强化学习具有以下四大核心要素：

• 策略 (Policy)：定义了在给定环境状态下，智能体应该采取何种行为。策略是强化学习的核心，目标是找到一个最优策略。
• 奖励 (Reward)：环境在每个时间步骤向智能体发出的标量反馈，用于指导智能体朝着正确方向学习。奖励函数定义了强化学习的目标。
• 价值 (Value)：对长期收益的衡量，用于评估当前行为的收益。价值函数能够从长期角度评判行为的好坏。
• 模型 (Model)：对环境的模拟或表示。强化学习可以选择基于模型（有模型）或不基于模型（无模型）两种方法。

通过与环境的反复交互，并根据奖励信号调整策略，强化学习算法能够找到最优策略，从而解决复杂的序列决策问题。

在现实世界中实验奖惩系统可能不切实际，因为可能导致意外后果，如无人机损坏；现实环境往往不可预测，使得强化学习算法在实践中更加困难；复杂的强化学习算法可解释性较差，很难理解导致最优结果的一系列行为背后的原理。