8、强化学习中的探索与利用算法及Q学习代码实现

强化学习中的探索与利用算法及Q学习代码实现

1. 探索与利用概率决策算法

在强化学习中，如何平衡探索（explore）和利用（exploit）是一个关键问题。以下介绍几种常见的算法。

1.1 Epsilon - Greedy算法

Epsilon - Greedy是最流行且最简单的算法，用于在“探索”和“利用”阶段之间进行权衡。这里有一个常数“epsilon”（ε），它代表了智能体在每一轮中决定“探索”的概率。

例如，如果ε = 0.1，那么在任何一轮中，智能体有10%的概率采取随机行动（探索），有90%的概率“利用”现有的Q函数估计值，即根据Q函数中截至该迭代更新的最佳值估计贪婪地选择行动，这就是Epsilon - Greedy名称的由来。

需要注意的是，epsilon是一个常数，且在“探索”时行动选择是随机的。“epsilon”的值一旦选定，在行为策略中就保持不变。“epsilon”越大，智能体越有可能多次“探索”随机行动；“epsilon”越小，智能体越有可能多次贪婪地“利用”估计值/Q函数。因此，“epsilon”的选择应基于底层马尔可夫决策过程（MDP）的“确定性”。MDP越“确定”，需要探索的就越少，因此“epsilon”的值应相应较小；反之，MDP越“随机”，需要探索的就越多，“epsilon”的值应相应较大。

以下是一个简单的流程说明：
1. 设定epsilon的值。
2. 在每一轮中，生成一个随机数。
3. 如果随机数小于epsilon，智能体进行探索（随机选择行动）。
4. 如果随机数大于等于epsilon，智能体进行利用（根据Q函数选择最佳行动）。