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机器人运动控制：强化学习在机器人控制中的应用_（7）.探索与利用策略.docx

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探索与利用策略

在强化学习中，探索与利用策略（ExplorationandExploitation）是优化决策过程中的一个核心问题。探索是指尝试新的动作以发现可能的更好奖励，而利用是指根据已知的信息选择当前最优的动作。这两者之间的平衡对于机器人运动控制尤为重要，因为机器人需要在动态环境中快速学习并做出适应性决策。本节将详细探讨探索与利用策略的原理和应用，以及如何在机器人控制系统中实现这些策略。

1.探索与利用的基本概念

在强化学习中，智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互来学习最优策略。每次交互中，智能体会执行一个动作（Ac

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