平衡探索和利用在强化学习 (RL) 中至关重要,因为它直接影响代理学习最佳策略的能力。如果代理过度利用已知的动作,它可能会错过发现可能更好的策略 (探索)。相反,如果代理探索太多而利用太少,它可能会在次优行动上浪费时间,并且无法最大化长期回报。
良好的平衡可以确保代理进行足够的探索以了解其环境,同时仍然利用迄今为止发现的最有价值的行为。这种平衡有助于座席有效地学习,同时优化未来的奖励。例如,在机器人导航任务中,智能体可能需要探索新的路径,但也应该依赖于以前学习的路径,以避免浪费时间。
通常使用epsilon-greedy方法等策略来实现适当的平衡,在这种方法中,代理大部分时间都利用最著名的动作,但偶尔会随机探索以确保它不会忽视更好的策略。