마르코프 결정 과정 의 에이전트 는 환경 으로부터 상태 를 전송 받 아 정책 에 따라 확률 적 으로 행동 을 결정 한다 . 결정 한 행동 을 환경 에 적용 할 경우 , 상태 마다 전이 확률 에 따른 다음 상태 와 함께 학습 설계자 가 적절 하 게 설계 한 보상 을 받 으며 , 이 보상 의 총합 의 기대 값 을 최대 화 하 는 최적 정책 을 찾 는 것 이 강화 학습 의 목적 이 다 .