epsilon-greedy策略

Epsilon-greedy是一种平衡探索（exploration）和利用（exploitation）的策略：

• 探索（Exploration）：以ε的概率随机选择动作，以便发现可能更好的策略
• 利用（Exploitation）：以(1-ε)的概率选择当前认为最优的动作

例如，epsilon=0.2，意味着20%的概率随机选择动作（探索），80%的概率根据当前Q网络选择最优动作。

如果说epsilon的值在训练初期比较高，意味着这里面侧重于探索。而epsilon的值在训练初期比较低，那么这里面侧重于利用已学到的策略。

设置方式

动态还是静态？

在实践中，epsilon-greedy 策略通过在每个决策步骤中生成一个随机数来工作。如果该数字小于 ε，则智能体选择一个随机动作；否则，它会根据其当前知识遵循最佳动作。

例如，想象一个机器人在迷宫中导航：最初，它可能会探索不同的路径（高 ε），但逐渐转向使用已知的最短路径（低 ε）。一个常见的实现包括从较高的 ε 值开始，以鼓励在训练早期进行探索，然后随着智能体学习，随着时间的推移降低 ε（例如，通过衰减计划）以优先考虑利用。

这种平衡至关重要，因为纯粹的利用可能会错过更好的策略，而纯粹的探索会将时间浪费在已知的糟糕选择上。

如何设置

在推荐系统中，ε 可以决定何时向用户展示新内容（探索）与已被证明的流行项目（利用）。然而，ε 的选择对性能有重大影响：太高，智能体学习缓慢；太低，它可能会错过最佳解决方案。高级变体，例如衰减 ε 或将其与其他探索策略（例如，上限置信区间）相结合，可以解决这些权衡。尽管存在局限性（例如在大动作空间中效率低下），但 epsilon-greedy 方法由于其清晰性和适应性，仍然是强化学习中的一种基本方法。

Reward波动

波动较大的原因

一般，average reward，即episode/average reward的值波动如果较大，原因有两点，一点是环境复杂度较高，第二是超参数设置不够理想。

解决方案

尝试减小epsilon的衰减速度，让智能体更早地采用学到的策略。

调整gamma（折扣因子），看看是否能够改善长期奖励的累积。

Reward后期停滞

停滞的原因

可能陷入了局部最优解，或者探索不足。

改善方法

1、增加replay_buffer的容量，提供更多样化的经验供学习。

2、尝试使用不同的探索策略，比如增加噪声，或者使用更复杂的HER目标生成方法。

Loss波动

原因

可能是数据分布不稳定，或者网络结构不够深。

建议

检查输入数据的预处理步骤，确保数据标准化和归一化正确。

尝试增加网络层数或调整隐藏层大小，看看是否能提高拟合能力

怎么实验

设计一些对比实验，来验证不同超参数对模型性能的影响：

• 不同 epsilon 衰减速度：比如 epsilon_decay=0.99 vs epsilon_decay=0.999。
• 不同 gamma 值：比如 gamma=0.9 vs gamma=0.99。
• 不同 replay_buffer 容量：比如 buffer_size=10000 vs buffer_size=50000。

2. 记录日志

每次实验后，记得记录下使用的超参数和对应的训练结果，方便后续分析和复现。