随机策略、确定性策略或者探索性策略
时间: 2023-10-11 22:06:06 浏览: 103
随机策略是指在每个时间步随机选择一个动作,不考虑任何状态信息,这种策略被称为完全随机策略,通常仅用于比较实验,不太适用于实际应用。
确定性策略是指根据当前状态选择一个确定的动作,例如,根据当前状态输入到一个神经网络中,输出一个确定的动作,这种策略被称为确定性策略。确定性策略通常比随机策略效果更好,但是可能会陷入局部最优解。
探索性策略是指在确定性策略的基础上增加一定的随机性,以便更好地探索环境并防止陷入局部最优解。例如,可以在确定性策略的基础上加入一定的噪声,或者增加一个探索性动作,以便更好地探索环境。探索性策略通常比确定性策略效果更好,但是需要适当的调参。
相关问题
确定性策略梯度强化学习
确定性策略梯度是一种强化学习方法,它的特点是在给定状态和策略参数时,动作是确定的。与随机策略方法相比,确定性策略方法的优点在于需要的样本数据更少,因此具有更高的效率。为了在使用确定性策略梯度方法的前提下,保证对状态进行充分的探索,可以引入离线学习策略学习方法,其中行动策略是随机策略,评估策略是确定性策略。
Actor网络是确定性策略梯度方法中用于更新网络参数的网络。根据确定性策略梯度定理,Actor网络的参数更新遵循确定性策略。
强化学习确定性策略有哪些
强化学习确定性策略有以下几种:
1. 贪心策略:在每个时间步骤上,选择当前具有最高价值的动作。
2. $\epsilon$-贪心策略:在每个时间步骤上,以 $\epsilon$ 的概率随机选择一个动作,以 $1-\epsilon$ 的概率选择当前具有最高价值的动作。
3. Softmax策略:根据每个动作的当前价值计算概率分布,然后以这个分布为基础进行选择。
4. 最大熵策略:在每个时间步骤上,在当前所有可行的动作中选择最大熵的动作,以最大化策略的探索性。
5. 梯度上升策略:通过学习价值函数的梯度,直接最大化策略的期望回报,而不是通过预测价值函数来实现。