强化学习中GLIE Monte-Carlo Control的GLIE是什么意思，跟单独的Monte-Carlo Control有什么区别

GLIE是"Greedy in the Limit with Infinite Exploration"的缩写，意思是指在无限探索的情况下贪心地学习。GLIE Monte-Carlo Control是一种强化学习算法，它是单独的Monte-Carlo Control算法的改进版。

在单独的Monte-Carlo Control算法中，智能体在每个时间步都会随机选择一个行动，并根据这个行动得到回报，然后更新策略。这种方法的问题在于，在学习初期，由于策略的随机性，可能会导致智能体经过很多轮训练后仍然没有找到最优策略。

GLIE Monte-Carlo Control算法通过在学习初期增加探索来解决这个问题。在学习初期，智能体会以一定的概率随机选择行动，以便尽可能多地探索环境。随着学习的进行，这个概率会逐渐减小，直到最后变为0，此时智能体将完全采用贪心策略。

GLIE Monte-Carlo Control算法的优点在于，它可以保证最终找到最优策略，同时还能够在学习初期进行充分的探索。