异常检测和强化学习 (RL) 是两种不同但互补的技术，可以在实际应用中相互增强。异常检测专注于识别与正常模式显著偏离的数据点或事件，而强化学习则通过最大化环境中的奖励来训练智能体做出序列决策。当强化学习智能体需要处理意外情况（异常）或异常检测系统利用强化学习来提高其适应性时，两者之间就产生了联系。例如，强化学习可以帮助异常检测模型动态调整以适应变化的数据模式，而异常检测则可以为强化学习智能体标记风险状态，指导更安全的探索。
强化学习支持异常检测的一种方式是通过在动态环境中实现自适应决策。传统的异常检测方法通常依赖于静态阈值或固定模型，难以应对不断变化的数据。强化学习智能体可以根据反馈学习更新检测规则。例如，在网络安全领域，基于强化学习的系统可以通过奖励对恶意流量的准确识别并惩罚误报，实时调整其异常检测阈值。随着时间的推移，智能体学习平衡敏感性和特异性，随着攻击模式的变化提高检测性能。这种方法在欺诈检测等场景中特别有用，因为对手会不断演变其策略。
反过来，异常检测可以通过识别可能导致不安全或低效结果的状态或行为来增强强化学习。在强化学习中，智能体探索环境以学习最优策略，但这种探索有时会导致危险或代价高昂的错误。异常检测可以充当一道防护屏障。例如，在通过强化学习训练的自动驾驶汽车中，异常检测系统可以监控传感器数据，以发现意外障碍物或不稳定的驾驶行为。如果检测到异常，强化学习智能体可能会覆盖其当前策略以优先考虑安全，例如减速或将控制权移交给人类。类似地，在工业自动化中，异常检测可以在强化学习训练期间标记异常机器状态，从而使智能体避免可能损坏设备的行为。通过整合这些技术，开发人员可以构建更强大、更可靠的系统，这些系统可以在适应不确定性的同时最大程度地降低风险。