元强化学习 (Meta-Reinforcement Learning, Meta-RL) 是一种将元学习 (Meta-Learning) 和强化学习相结合的技术。在传统的强化学习中，智能体通过与环境交互，基于奖励信号来学习最优策略。然而，这种方法在面对新任务时通常需要大量的数据和时间来重新学习。而元强化学习则希望通过在一系列相关任务上的训练，使智能体能够快速适应和解决新的任务。
元强化学习通常包括以下几个关键步骤：
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定义任务分布 (Task Distribution): 首先定义一组有一定共性的任务，每个任务都有其独特的转移和 (或) 奖励结构。这些任务通常来自相同的任务分布。
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元训练 (Meta-Training): 在元训练阶段，智能体通过在多个任务上的训练，学习一种通用的策略或初始化参数，使其能够在新任务上快速适应。
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快速适应 (Fast Adaptation): 在测试阶段，智能体面对一个新的任务。由于之前在元训练阶段已经学到了共享的信息，智能体能够快速调整其策略，表现出比传统强化学习方法更高的学习效率。