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强化学习的回报值一个重要特点是具有具体如下：

强化学习的回报值一个重要特点是具有延迟性。这意味着在给定情况下采取行动并获得回报之间的时间可能会有所延迟。在许多情况下，这可能是必要的，因为在学习过程中，智能体需要有时间去探索其环境，理解如何采取行动以获得最大的回报。

1、强化学习中的延迟回报

在强化学习中，智能体通过与环境互动来学习如何在给定情况下采取最佳行动。这种互动过程是逐步的，每次采取行动并获得反馈后，智能体都会更新其对如何采取行动的理解。这种逐步的更新过程导致了回报值的延迟。

2、智能体在环境中采取行动后

智能体在环境中采取行动后，需要等待环境对行动进行反馈，这个反馈可能是在一段时间后获得的。在此期间，智能体可能会继续采取其他行动，从而改变了它对最初采取的行动的看法。这种延迟反馈导致了回报值的延迟。

3、因为智能体需要等待足够的时间

因为智能体需要等待足够的时间来了解其行动的实际结果。延迟回报对于策略选择具有重要影响。在具有延迟回报的环境中，智能体需要有一种方式来权衡立即的回报与未来的回报。这可以通过使用一种称为折扣因子的参数来实现，折扣因子可以控制对未来回报的重视程度。

4、如果折扣因子较小

如果折扣因子较小，智能体将更重视未来的回报；如果折扣因子较大，智能体将更重视立即的回报。折扣因子的选择对于策略选择具有重要影响。在具有长期影响的环境中，选择较小的折扣因子可以使智能体更重视未来的回报，从而采取更长远的策略。