强化学习 (RL) 中的q值表示通过在给定状态下采取特定操作然后遵循特定策略可以获得的预期累积奖励。Q值用于评估行动，并帮助代理确定哪些行动最有可能带来更高的回报。
在学习过程期间，通常使用Q学习算法迭代地更新状态-动作对的q值。该更新基于来自动作的观察到的奖励和来自后续动作的估计的未来奖励。目标是让代理学习最佳q值，以指导它采取最佳行动。
例如，在导航任务中，状态-动作对 (例如，“在状态X中向前移动”) 的q值将表示来自在状态X中向前移动的预期未来奖励，考虑立即奖励和来自后续动作的未来奖励。学习q值对于制定有效的政策至关重要。