强化学习 (RL) 通过采用优先考虑适应性和持续学习的技术来处理非平稳环境，即规则、动态或奖励随时间变化的环境。与平稳环境不同，非平稳环境要求智能体检测模式的变化并调整其策略，而无需依赖过时的假设。常见的方法包括使用自适应算法、维护动态经验缓冲区以及利用元学习来推广到各种条件。这些策略帮助智能体即使在环境不可预测地演变时也能保持有效。
一种关键方法是自适应学习算法，它可以实时调整其更新规则或探索率。例如，Q-learning 可以结合衰减因子来降低旧经验的权重，确保最近的观察对策略更新有更强的影响。在客户需求波动的动态定价场景中，RL 智能体可以使用滑动窗口来关注最近的销售数据，丢弃过时的趋势。诸如上下文检测（识别环境何时发生变化）之类的技术也可以触发策略重置或增加探索。例如，自动驾驶汽车算法可能会监控传感器输入的一致性；意外的偏差（例如，突然的天气变化）可能会促使其探索新的驾驶策略。
另一种方法涉及旨在处理非平稳性的经验回放缓冲区。传统的回放缓冲区统一存储过去交互，但在不断变化的环境中，较旧的数据可能会误导智能体。解决方案包括优先考虑最近的经验或使用加权采样来逐步淘汰过时的数据。机器人应用（例如，机器人手臂适应其关节中的磨损）可能会使用时间戳缓冲区，该缓冲区丢弃早于阈值的数据。诸如模型无关元学习 (MAML) 之类的元学习框架会在各种环境变化中预训练智能体，从而可以更快地适应新条件。例如，在多种对手策略上训练的游戏 AI 可以在面对未见过的策略时快速调整。这些方法确保 RL 系统在环境变化的情况下保持稳健，从而在稳定性和灵活性之间取得平衡。