在强化学习中，策略是一个决定智能体在给定环境下选择动作的方式。它可以被视为一个从状态到动作的映射。策略可以是确定性的，也可以是随机的。

  确定性策略是在每个状态下选择一个具体的动作。例如，对于一个机器人在迷宫中移动的问题，确定性策略可能是“如果当前位置在左边，则向左移动；如果当前位置在右边，则向右移动”。确定性策略可以通过函数或表格来表示。

  与之相反，随机策略是在每个状态下选择一个动作的概率分布。例如，在一个纸牌游戏中，随机策略可能是在每个状态下以一定概率选择抽一张纸牌或不抽纸牌。随机策略可以通过概率分布来表示。

  策略是强化学习中的核心概念，它直接影响智能体在环境中的表现和学习过程。训练一个合适的策略是强化学习算法的目标之一。根据问题和环境的不同，可以使用不同的强化学习算法来优化策略，例如策略梯度方法、Q学习等。

  综上所述，策略是强化学习中决定智能体在给定环境下选择动作的方式，可以是确定性的或随机的。