ε-greedy法とは

2024年6月8日

ε-greedy法は、強化学習において探索と活用のバランスを取るための一般的な手法です。この手法では、エージェントは一定の確率（ε）でランダムな行動を選択し、残りの確率でQ値が最大となる行動を選択します。

具体的には、ε-greedy法は以下の手順で行われます：

1. ランダムな行動の選択: εの確率でランダムな行動を選択します。これにより、エージェントは新しい行動を試すことができ、環境を探索することが可能になります。

2. Q値が最大となる行動の選択: 1 – εの確率で、Q値が最大となる行動を選択します。これにより、エージェントはQ値が高い行動を選択し、環境を活用することができます。

ε-greedy法は、探索と活用のトレードオフを調整するための簡単な手法であり、強化学習において広く使用されています。εの値を調整することで、探索と活用のバランスを調整することができます。たとえば、εを大きくすると、より多くのランダムな行動が選択され、探索が強化されます。一方、εを小さくすると、より多くの場合にQ値が最大となる行動が選択され、活用が強化されます。