强化学习库:TensorForce二次开发_(5).探索策略与参数调整.docx
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探索策略与参数调整
在强化学习中,探索策略(ExplorationStrategy)和参数调整(ParameterTuning)是至关重要的组成部分。探索策略决定了智能体(Agent)如何在环境中探索并找到最优策略,而参数调整则影响了学习过程的效率和最终性能。本节将详细介绍如何在TensorForce中使用和调整探索策略,以及如何进行参数调整以优化学习效果。
探索策略
随机探索(Epsilon-Greedy)
随机探索是一种常用的探索策略,特别是在离散动作空间中。TensorForce提供了EpsilonDecay探索策略,可以通过设置初始和最
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