とても良い、今度は強化による学習を実装する方法の例を教えてください
1）アクションを実行するエージェントを作成する必要があります
2）エージェントは環境に配置されている必要があり、エージェントは自分の周囲を知覚できる必要があります
3）エージェントは環境と対話する必要があります
4）アクションが実行されると、エージェントは環境を観察します（環境を潜在的に変更する可能性があります）
5）エージェントは、最終目標の取得に比例する報酬を取得します。

例は、グリッドにある真空ロボットです。ロボットは、グリッドを目指すたびに報酬を受け取りますが、1つのグリッドから別のグリッドへの各動きには関連するコストがあります。客観的な目的は、最小を動かす最大の汚れを目指しています。
だからエージェント：
 - グリッド、ミラリアが汚れがある場合は、この汚れが志ししている場合は、別のグリッドに移動します。

商品（吸気装置）/（動き）のみを最大化する悪い報酬関数は、エージェントがエージェントが以下を実行する不条理な状況に連れて行くため、報酬関数は慎重に選択する必要があります。
1）私は汚れたグリッドに座っています
2）私は汚れを望んでいます
3）グリッドをお父さんとポイントに戻る2）