강화 학습 기반 제어는 시스템이 주어진 환경 내에서 행동을 학습하여 보상을 최대화하는 제어 방법이다. 제어 문제를 최적화 문제로 변환하여, 에이전트가 환경과 상호작용하면서 성과를 개선하는 방식이다. 이 방식은 시스템의 정확한 모델이 없더라도 학습을 통해 최적 제어 정책을 찾을 수 있는 장점이 있다.

강화 학습 기반 제어는 복잡한 비선형 시스템에서 사용될 수 있으며, 주로 로봇 제어, 자율 주행, 게임 AI 등에 적용된다. 그러나 충분한 학습 데이터를 필요로 하고, 학습 과정에서 불안정성이 발생할 수 있어, 실제 시스템에 적용할 때에는 신중한 설계가 필요하다.