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。