La Epsilon-Greedy Stratégie is a fundamental approach in apprentissage par renforcement that helps an agent decide whether to explore new actions or exploit known rewarding actions. The strategy incorporates a parameter known as epsilon (ε), which represents the probability of choosing a random action (exploration) au lieu de sélectionner l'action qui est actuellement connue pour donner le meilleur résultat reward (exploitation).
En termes pratiques, lors de chaque decision-making step, the agent will choose a random action with a probability of ε. For the remaining probability (1 – ε), the agent selects the action that has the highest estimated value based on prior experiences. This balance allows the agent to gather new information about the environment while still leveraging its existing knowledge to maximize rewards.
The value of epsilon is typically set to be small (e.g., 0.1 or 0.01), meaning that the agent will explore randomly 10% or 1% of the time, respectively. Epsilon can also be adjusted over time; for instance, it may start high to encourage exploration and gradually decrease to focus on exploitation as the agent gains confidence in its learned values.
Cette stratégie est particulièrement utile dans des environnements où les actions optimales ne sont pas immédiatement évidentes, et elle permet un apprentissage plus robuste dans des situations incertaines. Cependant, si ε est trop petit, l'agent peut converger prématurément vers des solutions sous-optimales, tandis que s'il est trop grand, l'agent peut échouer à exploiter efficacement les récompenses connues.