强化学习的核心组成部分包括：智能体（agent）、环境（environment）、状态（state）、动作（action）、奖励（reward）以及策略（policy）。

  1. 智能体：强化学习的决策主体，它通过与环境交互来学习和优化自身的决策策略。

  2. 环境：智能体所处的外部环境，可以是真实世界中的物理环境，也可以是虚拟世界中的模拟环境。环境会根据智能体的动作而改变，同时也会提供当前状态和奖励信号。

  3. 状态：用于描述环境的特征。状态可以是完全可观测的，即智能体可以直接观察到环境状态的全貌；也可以是部分可观测的，即智能体只能通过观察到的部分信息来估计当前状态。

  4. 动作：智能体在特定状态下可以执行的操作或决策，它们对环境产生影响，并导致环境状态的转变。

  5. 奖励：在每个时间步上，智能体会根据其选择和行为在环境中获得一个奖励值。奖励可以是即时奖励，也可以是延迟奖励。

  6. 策略：描述了智能体在给定状态下如何选择动作的规则或函数。策略可以是确定性的，即对于每个状态只有一个确定的动作；也可以是随机的，即对于每个状态存在多个可能的动作，并且每个动作都有一定的选择概率。

  这些核心概念共同构成了强化学习的基本框架和组成部分，通过智能体与环境的交互，智能体通过学习逐渐调整自身的策略，以最大化累积奖励的方式来解决问题。