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 - **P函数和R函数：** P函数反应的是状态转移的概率，即反应的环境的随机性，R函数就是Reward function。但是我们通常处于一个未知的环境（即P函数和R函数是未知的）。
 - **Q表格型表示方法：** 表示形式是一种表格形式，其中横坐标为 action（agent）的行为，纵坐标是环境的state，其对应着每一个时刻agent和环境的情况，并通过对应的reward反馈去做选择。一般情况下，Q表格是一个已经训练好的表格，不过，我们也可以每进行一步，就更新一下Q表格，然后用下一个状态的Q值来更新这个状态的Q值（即时序差分方法）。
 - **时序差分（Temporal Difference）：** 一种Q函数（Q值）的更新方式，也就是可以拿下一步的 Q 值 $Q(S_{t+_1},A_{t+1})$ 来更新我这一步的 Q 值 $Q(S_t,A_t)$ 。完整的计算公式如下：$Q(S_t,A_t) \larr Q(S_t,A_t) + \alpha [R_{t+1}+\gamma Q(S_{t+1},A_{t+1})-Q(S_t,A_t)]$
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 - **SARSA算法：** 一种更新前一时刻状态的单步更新的强化学习算法，也是一种on-policy策略。该算法由于每次更新值函数需要知道前一步的状态(state)，前一步的动作(action)、奖励(reward)、当前状态(state)、将要执行的动作(action)，即 $(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})$ 这几个值，所以被称为SARSA算法。agent每进行一次循环，都会用 $(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})$ 对于前一步的Q值（函数）进行一次更新。
 
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