강화 학습 제어는 에이전트가 주어진 환경에서 반복적인 시도와 학습을 통해 최적의 행동을 선택하는 제어 방법이다. 이 제어 방식은 환경으로부터 피드백(보상)을 받아 미래의 행동 전략을 개선하는 데 사용된다. 제어 이론에서는 시스템의 모델을 명확히 알지 못하거나 복잡한 비선형 시스템에서도 학습을 통해 성능을 최적화할 수 있다는 장점이 있다. 이 과정은 상태, 행동, 보상, 정책으로 이루어지며, 에이전트는 시간이 지남에 따라 최적의 정책을 학습한다.