强化学习的环境自适应方法研究旨在解决智能体在动态变化或未知环境中的适应性问题。这类方法通过实时调整策略或模型参数，使智能体能够应对环境的不确定性或非平稳性。常见的技术包括基于模型的适应性调整、元强化学习、以及在线学习机制等。这些方法不仅提升了智能体在复杂场景下的鲁棒性，也为实际应用如机器人控制、自动驾驶等提供了重要支持。研究重点包括如何平衡探索与利用、减少适应时间，以及提高在跨环境迁移中的泛化能力。