在强化学习中，通过哪两个步骤的迭代，来学习得到最佳策略（）

在强化学习中，通过哪两个步骤的迭代，来学习得到最佳策略（）

A、贪心策略优化与Q-learning

B、动态规划与Q-Learning

C、策略优化与策略评估

D、价值函数计算与动作-价值函数计算

正确答案：C

答案解析：

策略评估：在强化学习中，给定一个策略，需要评估该策略的好坏。策略评估就是计算在该策略下，智能体从每个状态出发所能获得的期望累积奖励，即计算状态价值函数或动作-价值函数。通过对策略的评估，我们可以了解当前策略在各个状态下的表现。例如，在一个机器人走迷宫的场景中，我们要知道按照当前的移动策略，机器人从迷宫的每个位置出发最终能获得多少奖励。

策略优化：基于策略评估得到的结果，我们尝试改进当前策略，使得智能体能够获得更高的累积奖励。策略优化的目标是找到一个更好的策略，通常通过利用评估得到的价值函数信息，对策略进行调整，例如选择在当前状态下能获得更高期望奖励的动作。还是以机器人走迷宫为例，通过分析当前策略下每个位置的奖励情况，调整机器人在每个位置的移动方向选择，以期望更快走出迷宫获得更高奖励。

迭代过程：在强化学习中，不断地交替进行策略评估和策略优化这两个步骤。先对当前策略进行评估，然后依据评估结果优化策略，接着再对优化后的策略进行评估，如此循环迭代，使得策略不断改进，最终学习得到最佳策略。

其他选项分析

选项A：贪心策略优化是策略优化中的一种方法，Q-learning是一种具体的强化学习算法，它们不是强化学习中学习最佳策略的两个关键迭代步骤，所以A选项错误。

选项B：动态规划是解决强化学习问题的一类方法，Q-learning是一种算法，它们并非学习最佳策略的两个核心迭代步骤，所以B选项错误。

选项D：价值函数计算和动作-价值函数计算属于策略评估中的内容，缺少策略优化部分，不能完整描述学习最佳策略的迭代过程，所以D选项错误。