我理解epsilon标志着探索与利用之间的权衡。开始时，你希望epsilon较高，这样你可以进行大幅度的尝试并学习新事物。随着你对未来奖励的了解增加，epsilon应该逐渐降低，以便你可以利用已经找到的较高的Q值。
然而，在随机环境中，我们的学习率是否也会随时间衰减？我在Stack Overflow上看到的帖子只讨论了epsilon的衰减。
我们如何设置epsilon和alpha，使得值能够收敛？
回答：
开始时，你希望epsilon较高，这样你可以进行大幅度的尝试并学习新事物
我认为你可能混淆了epsilon和学习率。这个定义实际上与学习率有关。
学习率衰减
学习率决定了你在寻找最优策略时迈出的步伐大小。在简单的Q学习中，它是指你每一步更新Q值的幅度。
较高的alpha意味着你以大步伐更新Q值。当代理在学习时，你应该降低这个值以稳定模型输出，最终收敛到一个最优策略。
Epsilon衰减
epsilon用于在我们根据已有的Q值选择特定动作时。举个例子，如果我们选择纯粹的贪婪方法（epsilon = 0），那么我们总是选择特定状态下所有Q值中最高的一个。这会导致探索问题，因为我们很容易陷入局部最优解。
因此，我们引入了epsilon来增加随机性。例如，如果epsilon = 0.3，那么我们以0.3的概率随机选择动作，而不考虑实际的Q值。
关于epsilon-greedy策略的更多细节，请点击这里查看。
总之，学习率与你迈出的步伐大小有关，而epsilon与你采取行动的随机性有关。随着学习的进行，这两者都应该逐渐衰减，以稳定并利用已学的策略，最终收敛到最优策略。
