基于模型的强化学习（Model-Based Reinforcement Learning）是强化学习的一个分支，其核心在于通过构建环境动态的显式模型来指导智能体的决策过程。与无模型方法不同，这类算法不仅依靠实际交互经验，还会利用学习到的环境模型进行模拟推演，从而在更少的环境交互次数下实现高效策略优化。环境模型通常包括状态转移概率和奖励函数两部分，其形式可以是参数化的神经网络，也可以是概率图等可解释的结构化表示。
在产品落地层面，基于模型的方法特别适合真实环境交互成本高昂的场景，如机器人控制或自动驾驶。通过构建精确的虚拟环境模型，开发者能大幅降低硬件损耗和测试风险。当前前沿技术如世界模型（World Models）和Dreamer算法已证明，结合神经网络构建的隐式环境模型同样能实现卓越的样本效率。值得关注的是，这类方法对模型误差具有敏感性，因此如何平衡模型精度与计算效率，仍是产品化过程中需要解决的关键问题。