【正解の解説】
方策オン型（On-policy）のアルゴリズムに分類され、エージェントが実際に実行する方策に基づいて価値の更新を行う。
Q学習は、例えば「普段は安全運転をしながら、頭の中では一番危険でスリリングな最短ルートの価値を計算する」ようなものです。実際にとる行動とは別に、常に最強の行動の価値をアップデートしていくため、方策オフ型に分類されます。したがって、実際に実行する方策に基づいて価値を更新するという記述は、Q学習ではなく方策オン型（SARSAなど）の説明になってしまうため不適切です。
【その他の選択肢の解説】
価値反復法（Value iteration）の一種であり、環境の遷移確率や報酬関数を事前に既知の前提として学習を進める。
Q学習は、迷路の構造やルールを事前に一切教えられない状態でスタートし、実際に歩き回って試行錯誤しながら「ここに行くと報酬がもらえる」という経験則を叩き込むモデルフリーの手法です。環境の遷移確率や報酬関数が事前に分かっていることを前提とするのはダイナミックプログラミングなどの手法であり、未知の環境を切り開くQ学習の最大の特徴と矛盾します。
方策オフ型（Off-policy）のアルゴリズムに分類され、実際にとる方策とは別に最適方策の価値を直接推定する。
例えば、初心者が恐る恐る運転（探索的な方策）している横で、ベテランの頭脳（最適方策）が「本当はこう曲がるべきだ」と学習し続けるような状態です。Q学習は、エージェントがどんなに失敗や寄り道をしても、その時々の行動に縛られず、常に「理論上の最高値」を貪欲に目指してQ値を更新できるため、方策オフ型と呼ばれます。この特徴こそがQ学習を有名にした最大の理由です。
一時的な報酬を重視する割引率の導入によって、将来得られる長期的な累積報酬の最大化を完全に防ぐ性質を持つ。
割引率（ガンマ）は、目の前にあるすぐもらえる小さなアメちゃんよりも、将来もらえる大きなケーキの価値を少し割り引いて評価するための調整ツマミです。「最大化を防ぐ」どころか、目先の利益に目が眩んで破滅するのを防ぎ、トータルで一番得をするルートを賢く選ばせるために不可欠な仕組みです。したがって、最大化を防ぐという表現は強化学習の目的と完全に逆行しています。