- 初始化参数：首先，它会设置贴现率γ，它决定了对未来奖励的重视程度。
- 计算未来奖励的价值：在每个时间步t，智能体会根据当前状态和行动获得即时奖励R_t，并考虑接下来所有时间步的未来奖励。每一项未来奖励都要乘以相应的贴现因子γ^(t+n)，其中n是从当前时间步到未来奖励发生的时间间隔。
- 更新价值函数：使用强化学习算法（如Q学习等）更新价值函数或策略，将未来奖励贴现后的价值纳入考量。
- 决策制定：基于更新后的价值函数或策略，智能体在每个时间步选择一个动作，目标是最大化未来（贴现后）奖励的累计和。
- 重复学习过程：智能体在与环境的不断交互中，持续迭代上述步骤，不断优化其策略，以便在考虑时间折扣的情况下，更好地平衡短期与长期的利益。