Q-Learning,chosenactiontakesplacewithaprobability

Q学习算法中，选择的动作会以一定概率发生。这是由于在更新Q值的过程中，使用了ε-贪心策略，即一定概率随机探索未知动作，而不是仅依赖已学习到的最优动作进行选择。具体实现可参考以下代码示例：

import random

# 定义 ε 值
epsilon = 0.1

# Q 表格初始化
q_table = {}

# ε-贪心策略选择动作
def epsilon_greedy(q_table, state, epsilon):
    if random.uniform(0, 1) < epsilon:
        # 随机选择动作
        action = random.choice(list(q_table[state].keys()))
    else:
        # 选择最优动作
        action = max(q_table[state], key=q_table[state].get)
    return action

在训练过程中，调用 epsilon_greedy() 函数执行动作选择操作，从而实现指定概率的随机探索。