策略优化中的熵项通过防止策略过快地变得过于确定性来鼓励探索。在强化学习中，策略通常使用概率分布来选择动作。添加到损失函数中的熵项衡量这些分布的“随机性”。熵值越高意味着策略越不确定，探索的动作越多；而熵值越低则表示对特定选择的置信度越高。通过在损失函数中包含带有可调系数的熵项（例如在 A2C 或 PPO 等算法中），优化过程可以在利用已知良好动作与探索新动作之间取得平衡。例如，在网格世界任务中，没有熵的策略可能会固定向右移动，即使左边存在更好的路径，而熵确保策略偶尔会尝试其他替代方案。
熵项还可以缓解策略过早收敛到次优状态。没有熵，策略可能会迅速将概率几乎降至零分配给那些最初看起来很差但长期来看可能带来更好奖励的动作。例如，在游戏中，智能体必须跳过障碍物，确定性策略可能会因为跳得太早而反复失败。有了熵，策略会保留一部分稍后跳跃的概率，使其能够发现正确的时机。这在奖励稀疏的环境中尤其关键，因为早期的错误可能会阻碍探索。熵项充当正则化器，使策略保持对替代方案的“开放”，直到收集到足够的数据来做出明智的决定。
实际上，熵系数决定了鼓励探索的程度。开发者通常根据问题调整这个超参数：未知因素多的复杂环境需要更高的系数来维持探索，而更简单的任务可能需要较低的值来优先利用。例如，在具有连续动作空间的机器人控制任务中，较高的熵项有助于策略保持多样化的运动指令，直到识别出最有效的动作。然而，过高的熵可能会通过过度优先考虑随机动作而减慢收敛速度。像 Soft Actor-Critic (SAC) 这样的算法将熵作为优化目标的一部分进行处理，从而自动调整熵，并在训练过程中动态平衡探索与利用。