如何理解强化学习中的Q-learning算法？请用四句话解释其原理，并且在回答中必须提到“奖励”和“最大Q值”。
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Q-learning是一种用于强化学习的算法，它通过学习策略来最大话长期奖励。在每个状态，算法更新Q值，这是采取特定行动后所能获得的最大奖励的估计。通过不断迭代，Q-learning能够趋近最优策略，合理选择通往高奖励的路径。更新过程依赖于当前的奖励反馈和后续状态所能获得的最大Q值。
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