30、深度强化学习中的策略与优化

深度强化学习中的策略与优化

1. 探索与利用策略

在强化学习中，探索（explore）与利用（exploit）的权衡是一个关键问题。为了平衡这两者，有两种重要策略：$\epsilon$-Greedy 和 Annealed $\epsilon$-Greedy。

1.1 $\epsilon$-Greedy 策略

$\epsilon$-Greedy 是一种简单的策略，在每一步中，智能体要么选择其推荐的最优动作，要么选择一个随机动作。选择随机动作的概率为 $\epsilon$。以下是其实现代码：

import random
import numpy as np

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

1.2 Annealed $\epsilon$-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