在强化学习中，智能体可以通过多种方式来考虑历史状态。具体来说，可以使用以下几种方法：
使用深度神经网络：深度神经网络可以利用前多步的状态序列来做出决策。例如，使用 DQN 算法的深度神经网络，可以通过学习环境的状态序列来决定下一步的动作。
使用状态表示：状态表示是一种将历史状态转换为固定长度的表示的方法。例如，您可以使用 LSTM 网络将历史状态序列转换为固定长度的向量，然后再使用这个向量作为输入来做决策。
使用状态回溯：状态回溯是指智能体能够回溯到之前的状态，并根据这些历史状态来做出决策。例如，在一个游戏中，如果智能体想要找到一条最优的路径，那么它可以回溯到之前的状态来计算出最优路径。
