在强化学习中，状态空间（state space）是指在每个时间步骤中，可以被环境所观测到的所有可能状态的集合。状态可以是任何形式的信息，可以是数字、文本、图像等。状态空间的大小决定了强化学习问题的复杂度。

  动作空间（action space）是指在每个时间步骤中，智能体可以执行的所有可能动作的集合。动作可以是离散的，如向左、向右、停止等；也可以是连续的，如在一定范围内选择一个数值。动作空间的大小也会影响问题的复杂度。

  通过对状态空间和动作空间的定义，强化学习问题可以形式化为一个马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。MDP是一个五元组(S, A, P, R, γ)：

  - S是状态空间，表示可能的观测状态。

  - A是动作空间，表示智能体可能的动作。

  - P是状态转移概率函数，表示在某个状态下，采取某个动作后，转移到下一个状态的概率。

  - R是奖励函数，表示智能体在某个状态下采取某个动作后获得的即时奖励。

  - γ是折扣因子，用来衡量未来奖励对即时奖励的重要性。

  基于MDP的定义，强化学习算法通过学习一个策略（policy），来决定在每个状态下选择哪个动作，从而使智能体获得最大的累积奖励。策略可以是确定性的（确定在每个状态下选择哪个动作）或概率性的（选择动作的概率分布）。