REINFORCE 算法是强化学习 (RL) 中的一种基础方法，它使智能体能够通过优化策略模型的参数来直接学习策略。与基于价值的方法（侧重于估计行为的预期回报，例如 Q-learning）不同，REINFORCE 通过梯度上升调整策略来最大化预期累积回报。这使其成为一种策略梯度算法。例如，如果智能体正在学习玩游戏，REINFORCE 会根据特定行为在过去的事件中对获得更高的整体回报的贡献程度来更新在某些状态下采取特定行为的概率。这种直接方法使其能够处理具有连续行动空间（例如，机器人控制）或随机策略的环境，而在这些环境中，确定性决策可能会失败。
REINFORCE 的一个主要优势是其简单性和灵活性。它使用蒙特卡洛抽样，这意味着它从事件中收集完整的轨迹（状态、行为和回报序列）来计算预期回报的梯度。这避免了对复杂价值函数逼近的需求。但是，这种方法也导致梯度估计中的高方差，因为行为中的微小变化可能导致结果的巨大差异。为了减轻这种情况，开发人员通常使用诸如回报基线（从回报中减去基线值以减少方差）之类的技术，或者将其与神经网络结合以参数化策略。例如，神经网络可以输出行为概率，而 REINFORCE 会调整网络的权重以支持导致更好结果的行为。尽管存在局限性，但 REINFORCE 的简单直接的实现使其成为理解更高级策略梯度方法（如 Actor-Critic 算法）的起点。
REINFORCE 在探索和随机策略至关重要的场景中具有实际应用。例如，在训练机器人行走时，该算法可能会根据试验运行（事件）是否导致机器人保持直立并向前移动来调整电机行为的概率。另一个用例是简单的游戏代理，例如在网格世界中导航以达到目标。在这里，REINFORCE 可以通过增加历史上导致成功的行为的可能性来学会避免陷阱。虽然它的样本效率低（需要大量事件）和方差使其不太适合单独解决大规模问题，但它通常与现代技术结合使用。例如，当与深度学习结合使用时，REINFORCE 构成了诸如近端策略优化 (PPO) 之类的算法的基础，这些算法可以扩展到复杂的任务，例如训练人工智能玩视频游戏或基于仿真的控制系统。