确定性策略是一种决策规则，它总是为给定的状态选择相同的动作。换句话说，如果智能体处于特定状态，策略将以 100% 的确定性输出单一的固定动作。这实现起来很简单且可预测，因为不涉及任何随机性。例如，在网格世界导航任务中，确定性策略可能在特定单元格中总是将智能体向上移动。这种简单性在一致性至关重要的环境中很有用，例如控制机器人的精确移动。然而，确定性策略缺乏探索能力，这会限制其在需要适应性或处理不确定性的场景中的有效性。
相比之下，随机性策略为给定状态下的可能动作分配概率。它不是输出单一动作，而是输出一个动作的概率分布，允许智能体探索不同的选择。例如，在相同的网格世界任务中，随机性策略可能在特定单元格中将向上移动的概率分配为 70%，向左移动的概率分配为 30%。这种随机性有助于智能体在复杂或不确定的环境中发现最优策略，尤其是在训练期间。随机性策略在强化学习算法中很常见，例如 REINFORCE 或 Actor-Critic 方法，其中探索对于避免局部最优至关重要。它们在对抗性场景（例如游戏 AI）中特别有用，因为对手可能会利用可预测的行为。
选择确定性策略还是随机性策略取决于问题背景。确定性策略在稳定、完全可观测的环境中表现出色，其中可重复性很重要，例如工业自动化或脚本化游戏 AI。随机性策略更适合动态的、部分可观测的环境——例如训练自动驾驶汽车处理不可预测的交通——或者当平衡探索和利用至关重要时。例如，AlphaGo 在训练期间使用随机性策略探索不同的策略，但在评估期间切换到确定性方法以保持一致性。开发者应考虑权衡：确定性策略提供效率和可预测性，而随机性策略则提供灵活性和对不确定性的鲁棒性。