强化学习 指数衰减探索率

强化学习是一种机器学习方法，其中智能体通过与环境的交互来学习如何做出最优决策，目标是最大化累积奖励。指数衰减探索率策略是一种常用的行为探索策略，在开始阶段，智能体会随机选择动作较多（高探索），随着学习的进行，它会逐渐减少这种随机性，倾向于选择那些看起来更优的动作。

具体来说，指数衰减探索率通常意味着智能体在每次决策时都有一定的概率p（初始值一般较大）选择随机动作，而不是总是采取当前估计最佳的动作。这个概率p随着时间按照指数函数递减，比如 p = p0 * decay_rate^t，其中p0是初始探索率，decay_rate是一个小于1的常数，t表示时间步数。这样可以保证在早期阶段有充足的数据收集来探索未知状态，而在后期则偏向于利用已学到的知识，提高决策效率。