使用ε-greedy

ε-greedy策略是一种常用的强化学习探索与利用（Exploration vs. Exploitation）策略，它结合了贪婪搜索（总是选择当前看起来最优的动作）和随机探索（有一定概率随机选择动作以发现新可能）。具体来说，它的工作原理如下：

1. **定义**[^4]: ε 是一个固定的参数，通常设置在 (0, 1) 范围内，代表了探索的概率。当 ε 很大时，算法倾向于探索未知状态；当 ε 很小时，算法更倾向于利用已知的最好策略。

2. **决策过程**[^4]: 在每个时间步 t，算法会计算一个动作的价值并按照一定的概率进行选择。如果随机数小于 ε，则会选择一个随机动作（exploration），否则会选择当前看起来最好的动作（exploitation）。

   if random.random() < ε:
       action = choose_random_action()
   else:
       action = get_max_q_value_action(state)

3. **学习与更新**[^4]: 每次执行动作后，无论结果如何，都会基于环境反馈更新 Q 值表（Q-learning 或 SARSA），以便在未来做出更好的决策。

ε-greedy策略有助于避免过度陷入局部最优解，从而增加找到全局最优解的机会。随着时间的推移，随着 ε 的逐渐减小，算法会更加依赖于学习到的知识，提高长期回报。

相关问题

ε-greedy寻路

ε-greedy寻路是一种基于ε-greedy策略的路径搜索方法。在寻路问题中，有一个起点和一个终点，需要找到一条从起点到终点的最优路径。

ε-greedy是一种常用的策略，用于在探索（explore）和利用（exploit）之间进行权衡。在ε-greedy寻路中，以概率1-ε选择当前最优的路径，而以概率ε随机选择其他路径进行探索。

具体来说，ε-greedy寻路算法的步骤如下：
1. 从起点开始，将当前位置设为起点。
2. 根据当前位置选择下一步的移动方向。
- 以概率1-ε选择当前最优的路径，即选择能够最快到达终点的方向。
- 以概率ε随机选择其他路径进行探索，即随机选择一个方向进行移动。
3. 移动到选择的方向上的下一个位置。
4. 如果到达终点，则结束搜索；否则返回第2步。

通过在探索和利用之间进行权衡，ε-greedy寻路能够在一定程度上避免陷入局部最优解，并且有机会发现更优的路径。

ε-greedy策略实现

ε-greedy策略是一种在强化学习中常用的策略，用于在探索和利用之间进行权衡。它的实现相对简单，以下是一个基本的ε-greedy策略的实现步骤：

1. 定义一个0到1之间的值ε，表示探索的概率。通常，ε的值会随着时间的推移逐渐减小，以便模型在训练初期更多地进行探索，而在训练后期更多地进行利用。

2. 在每个决策点上，生成一个0到1之间的随机数rand。

3. 如果rand小于ε，则随机选择一个动作作为探索。这意味着模型将以ε的概率选择一个随机动作，以便探索环境。

4. 如果rand大于等于ε，则选择当前Q值最高的动作作为利用。这意味着模型将以1-ε的概率选择当前估计Q值最高的动作，以便利用已有知识。

通过以上步骤，就可以实现基本的ε-greedy策略。需要注意的是，ε-greedy策略是一种基础策略，可以根据具体问题和需求进行调整和扩展。