强化学习中的价值函数是指在特定策略下，对状态或动作的长期回报的预期值。价值函数可以帮助我们评估在当前状态下采取不同动作的优劣程度，从而指导智能体做出决策。
在强化学习中，对状态或动作的价值可以通过不同的方法来评估，以下是几种常见的方式：
蒙特卡洛方法：通过采样多条轨迹，然后计算每个状态或动作的平均回报作为其价值的估计。
时序差分学习：利用时序差分方法，根据当前时刻的估计值和下一时刻的估计值之间的差异，来更新状态或动作的价值估计。
动态规划：利用贝尔曼方程，根据状态转移概率和奖励函数，递归地计算每个状态的价值。
函数逼近方法：当状态空间较大时，可以利用函数逼近方法如线性函数近似、神经网络等来估计状态价值函数。
除了以上方法，还可以结合深度学习方法来估计价值函数，比如使用深度 Q 网络(DQN)来估计动作价值函数。
总之，评估状态或动作的价值是强化学习中的关键问题，不同的问题和环境可能需要采用不同的方法来进行价值函数的估计，需要根据具体情况来选择合适的方法。