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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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