强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个子领域，它涉及让智能体（Agent）在环境（Environment）中通过试错的方式学习行为策略，以最大化一定期间内的总奖励。智能体根据与环境的交互获得奖励（或惩罚），并利用这些反馈信息来调整其行为策略。