强化学习（RL）中的高维状态空间是指描述状态的变量或特征数量很大的环境。这至关重要，因为随着状态空间的增大，学习最优策略的复杂性会呈指数级增长，使得传统的 RL 方法不切实际。例如，在机器人任务中，一个状态可能包括关节角度、速度、摄像头图像和传感器数据——涉及数百或数千个维度。处理这种复杂性需要能够从有限数据中泛化并避免被海量可能的状体淹没的算法。
挑战在于经典的 RL 方法（如基于表格的 Q-learning）依赖于状态和动作的离散化，这在高维空间中变得不可行。例如，一个具有 10x10 状态的简单网格世界游戏是可以管理的，但一个拥有 20 个传感器且每个传感器报告 10 个值的机器人将产生 10^20 个可能的状态——远远超出计算极限。为了解决这个问题，现代 RL 使用函数逼近（例如，神经网络）直接从高维输入中估计值函数或策略。例如，深度 Q 网络（DQN）使用卷积网络处理 Atari 游戏的原始像素输入，无需手动进行状态工程即可将像素映射到动作。然而，训练这些模型需要精心设计以避免不稳定，例如经验回放和目标网络。
解决高维状态空间问题的方法通常包括降维、特征学习或分层抽象。例如，自编码器可以将原始传感器数据压缩到低维表示中，而 Transformer 中的注意力机制有助于关注输入的关键部分。RLlib 或 Stable Baselines3 等框架通过集成这些技术，提供了将 RL 扩展到复杂状态的工具。最终，处理高维状态的能力使 RL 能够解决自动驾驶或药物发现等现实世界问题，这些问题的状态本身就是复杂且非结构化的。如果不解决这一挑战，RL 将仅限于简单的玩具环境。