确定性策略是一种决策规则，对于给定的状态，总是选择相同的动作。在强化学习中，这意味着策略直接将状态映射到单个动作，类似于函数 action = policy(state)。例如，在网格中导航的机器人可能总是朝特定单元格向右移动。 确定性策略易于实现和调试，因为它们的行为是可预测的。它们通常用于不需要随机性的受控环境中，例如工业自动化或脚本游戏 AI。但是，确定性策略在需要探索或适应性的不确定环境中可能会遇到困难。
相比之下，随机策略为给定状态的动作分配概率。策略不是单个动作，而是输出一个分布，例如 P(action | state)，它定义了每个可能动作的可能性。例如，自动驾驶汽车在特定情况下可能有 60% 的概率加速，40% 的概率制动。 随机策略对于强化学习中的探索很有用，因为它们允许智能体尝试不同的动作并发现最佳策略。它们对于部分可观察性也很稳健——如果状态的信息不完整，随机性可以帮助避免陷入次优模式。 但是，随机策略需要管理概率分布，这增加了训练和实现的复杂性。
关键区别在于如何选择动作。确定性策略是刚性的但高效的，而随机策略则以可预测性换取灵活性。例如，在游戏 AI 中，确定性策略可能总是从左侧攻击敌人，这使得对手可以利用它。随机策略可以随机化攻击方向，从而使 AI 更难以预测。开发人员可能会为需要一致性的任务（例如，机器人装配线）选择确定性策略，而为需要探索的任务（例如，训练智能体玩扑克）选择随机策略。 在实现方面，确定性策略更容易编码（例如，查找表），而随机策略通常需要处理概率抽样的框架，例如 PyTorch 的 torch.distributions 或 TensorFlow 的概率层。