以下关于强化学习四个基本要素的描述中，正确的是（）。

以下关于强化学习四个基本要素的描述中，正确的是（）。

A、环境模型定义了不同状态之间的转移概率以及智能体在当前状态下采取某个动作所能获得的奖励

B、价值函数是对智能体的序列决策收益的衡量，也即环境在智能体每采取一个动作后给予的即时反馈

C、智能体总是朝着最大化奖励的方向去学习的，因此奖励的设计会影响学习效果

D、策略是从状态到行为的一种映射，它定义了智能体的行为

正确答案：ACD

选项A

解释：环境模型对于强化学习至关重要。它详细描述了在不同状态下，智能体采取特定动作后状态转移的概率情况。例如，在机器人移动的场景中，机器人处于某一位置（状态），当它选择向前移动（动作）时，环境模型会根据各种因素（如地形、障碍物等）确定它到达下一个位置（新状态）的概率。同时，环境模型也规定了智能体在当前状态采取某个动作时所获得的奖励。比如机器人成功避开障碍物到达目标位置会得到正奖励，撞到障碍物则会得到负奖励。所以选项A正确。

选项B

解释：价值函数确实是对智能体序列决策收益的衡量，但它并非环境在智能体每采取一个动作后给予的即时反馈。即时反馈是奖励的概念。价值函数综合考虑了从当前状态开始，智能体在未来一系列动作中可能获得的奖励总和，它反映了一个状态的长期价值。例如，在象棋游戏中，某个棋盘状态（状态）下，价值函数会评估从这个状态开始，通过一系列合理走法（序列决策）最终可能获得的结果（胜利得到高价值，失败得到低价值），而不是某一步走棋（动作）后立即得到的奖励（如吃掉对方一个棋子获得的即时奖励）。所以选项B错误。

选项C

解释：在强化学习中，智能体的学习目标就是最大化长期累积奖励。奖励的设计直接引导智能体的行为。例如，在设计一个自动驾驶汽车的强化学习模型时，如果将减少碰撞设定为高奖励，汽车在学习过程中就会朝着尽量避免碰撞的方向发展；若奖励设计不合理，如对一些无关紧要的行为给予过高奖励，可能导致智能体学习到不符合预期的行为策略，影响学习效果。所以选项C正确。

选项D

解释：策略决定了智能体在不同状态下的行为方式，它建立了从状态到行为的映射关系。简单来说，就是当智能体处于某一特定状态时，策略会告诉它应该采取什么动作。例如，在玩游戏时，智能体处于“血量较低且敌人靠近”的状态，策略可能规定它此时应采取“躲避”的动作。所以选项D正确。