强化学习中的代理是什么?

强化学习中的代理是什么?

强化学习 (RL) 中的确定性策略是代理在给定状态下始终采取相同操作的策略。不涉及随机性,并且所选择的动作基于当前状态是固定的。例如,确定性策略可能会指示代理始终在特定状态下前进,而与上下文无关。

另一方面,随机策略在决策过程中引入了随机性。在这种情况下,代理并不总是在给定状态下采取相同的动作; 相反,它根据概率分布选择动作。例如,在给定状态下,随机策略可能具有70% 的前进机会和30% 的左转机会。

确定性和随机性政策之间的选择取决于要解决的问题。在探索很重要或环境中存在不确定性的环境中,随机策略通常很有用,而确定性策略对于需要一致性和可预测性的环境可能更好。

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