基于模型的强化学习 (RL) 中的规划使智能体能够使用其学习到的环境模型来模拟潜在的未来行动和结果。 与依赖于试错交互来直接学习策略的无模型 RL 不同，基于模型的方法使用环境动态的内部表示（例如，转移概率、奖励函数）来预测结果。 规划利用该模型在现实世界中采取行动之前评估一系列行动，从而使智能体能够做出更明智的决策。 例如，在网格世界导航任务中，智能体可以模拟在不同方向上移动，以确定到达目标的最短路径，而无需实际探索每条路线。
规划的核心机制包括生成和评估假设轨迹。 像蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 或值迭代这样的技术使用该模型通过迭代扩展可能的动作序列并估计其预期奖励来“向前看”。 例如，在机器人应用中，机器人可能会模拟不同电机命令的结果，以避免碰撞或优化能源使用。 这些模拟计算量很大，但减少了对昂贵的现实世界交互的需求。 开发人员通常会平衡规划深度（模拟到未来多远）和计算效率——浅层规划可能会错过最佳路径，而深层规划对于复杂环境来说是不切实际的。
规划的主要优点是提高了样本效率，因为智能体可以通过利用模拟经验更快地学习。 然而，它的有效性在很大程度上取决于学习模型的准确性。 如果模型错误地表示环境（例如，由于数据不完整），则规划可能导致次优或不安全的决策。 为了缓解这种情况，像 Dyna-Q 这样的混合方法将现实世界的交互与定期的基于模型的规划相结合。 例如，自动驾驶汽车可能会使用真实的传感器数据来完善其对路况的模型，同时模拟罕见场景（例如，突然刹车）来为极端情况做好准备。 因此，规划充当了理论预测和实践学习之间的桥梁，在管理计算权衡的同时实现了更智能的探索。