方策

強化学習とは、機械学習の一種であり、試行錯誤を通して学習を行う仕組みです。まるで人間が新しい環境で生活を始めるように、初めは何も分からない状態から、様々な行動を試すことで、何が良くて何が悪いのかを徐々に学んでいきます。具体的には、学習を行う主体であるエージェントが、周りの環境と相互作用しながら行動を選択します。そして、その行動に対して環境から報酬が与えられます。ちょうど、良い行動をとれば褒められ、悪い行動をとれば叱られるようなものです。エージェントの最終的な目標は、行動によって得られる報酬の合計を最大にすることです。 このような強化学習において、ε-greedy方策は、エージェントが行動を選択するための効果的な戦略の一つです。ε-greedy方策の最大の特徴は、探索と活用のバランスをうまくとることです。探索とは、未知の行動を試すことで、より良い行動を見つける可能性を探ることです。活用とは、現時点で最も良いとわかっている行動を繰り返し行うことで、確実に報酬を得ることです。 ε-greedy方策では、あらかじめ小さな値ε（例えば0.1）を設定します。そして、エージェントは確率εでランダムな行動を選択します。これは探索に対応します。まるで、いつもと同じ道ではなく、たまには違う道を通ってみるようなものです。もしかしたら、近道が見つかるかもしれません。一方、残りの確率(1-ε)で、エージェントは現時点で最も良いとされている行動を選択します。これは活用に対応します。いつもと同じ道を通ることで、確実に目的地にたどり着くことができます。このように、ε-greedy方策は、探索と活用のバランスを調整することで、より多くの報酬を得るための行動選択を実現します。