强化学习 (RL) 中的折扣因子 (表示为 𝛾) 是一个介于0和1之间的值，它决定了代理对即时奖励与未来奖励的偏好。折扣因子接近1表示代理对未来奖励的重视程度几乎与即时奖励相同，而折扣因子接近0则表示代理优先考虑即时奖励。
贴现因子用于计算代理人决策过程中未来报酬的现值。例如，如果代理在下一个状态下收到10的奖励，并且折扣因子为0.9，则代理将在当前状态下将该奖励视为价值9。这对于长期计划和延迟奖励至关重要的任务很重要。
在实践中，贴现因子有助于平衡短期和长期目标。较低的折现因子可能在即时结果更重要的任务中有用，例如在快节奏的游戏中，而较高的折现因子在投资计划等未来结果更重要的任务中有用。