19、深度强化学习中的探索与利用策略及算法实现

深度强化学习中的探索与利用策略及算法实现

在强化学习领域，探索与利用的平衡是一个关键问题，同时如何让智能体最大化奖励也是研究的重点。本文将介绍几种解决这些问题的策略和算法，包括 ε-Greedy 策略、策略梯度学习、Q 学习和深度 Q 网络等。

1. ε-Greedy 策略

ε-Greedy 是一种简单的策略，用于平衡探索与利用的困境。在每一步，智能体可以选择执行其推荐的最佳动作，或者随机选择一个动作。智能体采取随机动作的概率即为 ε。以下是实现 ε-Greedy 策略的代码：

import numpy as np
import random

def epsilon_greedy_action(action_distribution, epsilon=1e-1):
    if random.random() < epsilon:
        return np.argmax(np.random.random(action_distribution.shape))
    else:
        return np.argmax(action_distribution)

2. 退火 ε-Greedy 策略

在训练强化学习模型时，通常希望在开始阶段进行更多的探索，因为模型对环境了解较少。随着模型对环境的了解增加并学习到较好的策略后，希望智能体更多地相信自己以进一步优化策略。为了实现这一点，我们放弃固定 ε 的想法，而是让 ε 随时间退火，从一个较高的值开始，在每个训练周期后按一定因子减小。以下是实现退火 ε-Greedy 策略的代码：