由于我在这个领域还是初学者，我对不同epsilon值如何影响使用epsilon贪婪算法进行动作选择的SARSA和Q-learning有些疑问。

我理解当epsilon等于0时，动作总是基于从Q值派生的策略来选择。因此，Q-learning首先更新Q值，然后基于更新后的Q值选择下一个动作。另一方面，SARSA先选择下一个动作，然后再更新Q值。

当ε等于1时会怎样？当ε从0增加到1时又会怎样？

谢谢！

回答：

ε-贪婪策略以概率ε选择随机动作，或以概率1-ε选择已知的最佳动作。当ε=1时，它总是会选择随机动作。这个值在探索和利用之间做出了权衡：你希望利用你已有的知识，但也希望寻找更好的替代方案。