
_START_ARTICLE_
强化学习
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探索机制
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强化学习需要比较聪明的探索机制，直接随机的对动作进行采样的方法性能比较差。虽然小规模的马氏过程已经被认识的比较清楚，这些性质很难在状态空间规模比较大的时候适用，这个时候相对简单的探索机制是更加现实的。_NEWLINE_其中的一种方法就是-贪婪算法，这种方法会以比较大的概率(1-)去选择现在最好的动作。如果没有选择最优动作，就在剩下的动作中随机选择一个。 在这里是一个可调节的参数，更小的 意味着算法会更加贪心。