强化学习 (RL) 中的状态是指智能体与之交互的环境的当前情况或配置的表示。它封装了智能体在给定时间做出决策所需的所有相关信息。 例如，在机器人导航任务中，状态可能包括机器人的当前位置、障碍物布局和目标位置。 该状态用作智能体策略的输入，该策略决定了下一步要采取的行动。 如果没有明确定义的状态，智能体就无法有效地学习或行动，因为它缺乏关于环境动态的背景信息。
状态的复杂性因问题而异。 在简单的情况下，例如网格世界游戏，状态可能是一组离散的坐标（例如，(x, y) 位置）。 在更复杂的环境中，例如视频游戏，状态可能是屏幕上像素值的高维数组。 状态表示的选择至关重要：它必须平衡完整性（包括足够的细节以进行决策）和简单性（避免不必要的复杂性）。 例如，在自动驾驶汽车模拟中，状态可能包括汽车的速度、转向角、附近的车辆和道路边界，但排除诸如天气条件之类的无关细节（如果它们不是任务的一部分）。 设计不良的状态可能会导致低效的学习或无法解决问题。
强化学习中的一个关键挑战是处理部分可观察性，即智能体无法访问完整状态。 例如，在扑克游戏中，玩家看不到对手的牌，因此状态仅限于他们自己的手牌和可见的公共牌。 这被形式化为部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP)。 在这种情况下，智能体通常依赖于观察历史或学习到的表示来推断底层状态。 设计有效的状态——无论是原始传感器数据、工程特征还是学习到的嵌入——是构建强化学习系统的基础，这些系统可以在现实世界的应用中进行推广并稳健地执行。