Tianshou是一个优雅的PyTorch深度强化学习库，提供了丰富的探索策略实现，帮助智能体在未知环境中有效平衡探索与利用。本文将深入解析Tianshou中的探索机制，从经典的ε-greedy策略到各种随机噪声方法，为您提供完整的使用指南。😊
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tianshou 🔍 探索策略在强化学习中的重要性
在强化学习中，探索策略是智能体学习过程中至关重要的组成部分。探索让智能体尝试新的行动来发现潜在的高收益，而利用则是基于已有知识选择最佳行动。Tianshou通过多种探索策略实现这一平衡，确保智能体能够在复杂环境中高效学习。
探索策略位于tianshou/exploration/目录，包含了基础噪声类和具体实现。
📊 ε-greedy策略详解
ε-greedy是Tianshou中最基础也是最常用的探索策略之一。这种策略以概率ε选择随机行动，以概率1-ε选择当前认为最优的行动。
核心参数配置：
eps_training：训练时的探索概率，默认0.0（完全贪婪）eps_inference：推理时的探索概率，默认0.0（完全贪婪）
在tianshou/algorithm/modelfree/dqn.py中，ε-greedy策略通过以下方式实现：
def add_exploration_noise(self, act, batch):
eps = self.eps_training if self.is_within_training_step else self.eps_inference
if np.isclose(eps, 0.0):
return act
if isinstance(act, np.ndarray):
batch_size = len(act)
rand_mask = np.random.rand(batch_size) < eps
action_num = int(self.action_space.n)
q = np.random.rand(batch_size, action_num)
# ... 具体实现
🌪️ 随机噪声探索策略
Tianshou提供了多种随机噪声探索策略，主要用于连续动作空间：
高斯噪声 (GaussianNoise)
高斯噪声是最简单的随机探索方式，在tianshou/exploration/random.py中定义为：
class GaussianNoise(BaseNoise):
"""The vanilla Gaussian process, for exploration in DDPG by default."""
def __call__(self, size):
return np.random.normal(self._mu, self._sigma, size)
特点：
- 均值为0，标准差可配置
- 适用于大多数连续控制任务
- 实现简单，计算效率高
Ornstein-Uhlenbeck噪声 (OUNoise)
OU噪声是一种时间相关的随机过程，特别适合物理系统：
class OUNoise(BaseNoise):
"""Class for Ornstein-Uhlenbeck process, as used for exploration in DDPG."""
def __init__(self, mu=0.0, sigma=0.3, theta=0.15, dt=1e-2, x0=None):
super().__init__()
self._mu = mu
self._alpha = theta * dt
self._beta = sigma * np.sqrt(dt)
🎯 探索策略选择指南
离散动作空间
推荐策略：ε-greedy
- 简单直观，易于调参
- 在大多数离散任务中表现良好
- 支持训练和推理阶段的不同探索强度
连续动作空间
推荐策略：高斯噪声或OU噪声
- 高斯噪声：通用性强，适用于大多数场景
- OU噪声：适合具有惯性的物理系统
⚙️ 高级配置与最佳实践
训练与推理阶段的探索分离
Tianshou支持在训练和推理阶段使用不同的探索强度：
# 训练时保持较高探索
policy.set_eps_training(0.1)
# 推理时使用较低探索以获得稳定性能
policy.set_eps_inference(0.01)
探索衰减策略
建议在训练过程中逐渐降低探索强度：
- 初始阶段：高探索（ε=0.1-0.3）
- 中期阶段：中等探索（ε=0.05-0.1）
- 后期阶段：低探索（ε=0.01-0.05）
📈 性能优化技巧
- 环境适配：根据环境特性选择合适的探索策略
- 参数调优：通过实验确定最佳的探索强度
- 动态调整：根据学习进度动态调整探索参数
🔧 自定义探索策略
Tianshou支持自定义探索策略，只需继承BaseNoise类：
class CustomNoise(BaseNoise):
def __init__(self, custom_param):
self.custom_param = custom_param
def __call__(self, size):
# 实现自定义噪声生成逻辑
pass
💡 实用建议
- 从小开始：初始探索强度不宜过高
- 监控效果：密切关注探索策略对学习效果的影响
- 实验验证：通过A/B测试确定最优配置
通过本文的完整解析，您已经掌握了Tianshou中探索策略的核心概念和使用方法。无论您是强化学习新手还是有经验的开发者，这些知识都将帮助您在实际项目中更好地平衡探索与利用，实现更高效的智能体学习。🚀
记住：合适的探索策略是强化学习成功的关键因素之一，正确的配置将显著提升您的模型性能！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
