Q-Learning,chosenactiontakesplacewithaprobability

这是一种称为epsilon-greedy策略的技术，即以一定的概率选择当前最优动作，以(1-epsilon)的概率选择随机动作。代码示例：

# 定义epsilon和概率分布
epsilon = 0.2
probs = [epsilon/num_actions for _ in range(num_actions)] # num_actions是动作的数量

# 选择智能体的下一个动作
if np.random.uniform() < epsilon:
    # 以epsilon的概率随机选择一个动作
    action = np.random.choice(range(num_actions))
else:
    # 以(1-epsilon)的概率选择最优动作
    action = np.argmax(q_table[state])

其中，q_table是Q值表，state表示智能体当前所处状态，num_actions表示动作数量。在训练过程中，随着智能体的经验积累，epsilon值可以逐渐减小，减少随机选择动作的概率，从而逐渐趋于选择最优动作。