5.1 探索与利用策略：ε-greedy, UCB, Boltzmann, curiosit...

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5.1 探索与利用策略：ε-greedy, UCB, Boltzmann, curiosity-driven 今天我们即将踏上一段激动人心的旅程，深入探索强化学习最迷人、也最具挑战性的领域之一——探索与利用策略。想象一下，你是一名勇敢的探险家，置身于一片广袤而未知的土地。这片土地上散落着无数宝藏（高奖励），但也布满了陷阱（低奖励或惩罚）。你的任务是找到尽可能多的宝藏，但你并不知道宝藏藏在哪里。这就是强化学习智能体所面临的困境：它需要不断地尝试（探索）新的行动，以发现潜在的更高奖励，但同时也要利用它已经学到的知识（利用），去选择那些已知能带来高奖励的行动。这种“探索”与“利用”的平衡，是强化学习的核心难题。如果一个智能体只顾着探索，它可能会花费大量时间在无用的尝试上，效率低下；