强化学习 (RL) 中的探索-利用权衡是指在收集关于环境的新信息（探索）和利用现有知识最大化奖励（利用）之间取得平衡的挑战。RL 代理必须决定是尝试可能带来更好长期结果的行动，还是坚持使用已知效果不错的行动。例如，一个在迷宫中导航的机器人可能会重复走熟悉的路径（利用），但错过了它尚未发现的更短路线。过分强调任何一种策略都会导致次优性能：过多的探索会在无效行动上浪费时间，而过多的利用则可能错过更好的替代方案。
这种权衡至关重要，因为 RL 代理通过互动学习。如果没有探索，代理可能会局限于局部最优策略，就像一个送货司机总是走同一条路线，而不检查是否有更快的选择。相反，过度探索会阻碍代理利用其学到的知识，例如一个玩游戏的 AI 不断尝试随机移动而不是争取胜利。解决这个问题的常见策略包括 epsilon-greedy 方法，其中代理以小概率（epsilon）随机探索，否则进行利用。另一种方法是置信上限（UCB），它量化行动结果的不确定性，并优先选择潜力大的行动。这些方法旨在系统地平衡短期收益与长期学习。
实现 RL 解决方案的开发者必须根据问题的具体需求选择策略。例如，在推荐系统中，利用已知的用户偏好可以确保即时互动，而探索新的内容类型则可能发现未被挖掘的兴趣。环境动态（例如，固定的用户偏好与不断变化的用户偏好）和时间限制（例如，有限的训练周期）等因素会影响选择。像 epsilon-greedy 这样简单的方法易于实现，但可能难以适应复杂场景。更高级的技术，如汤普森采样或熵正则化，则根据不确定性或策略多样性动态调整探索。理解这些权衡有助于开发者设计能够高效学习稳健策略而不需过度试错的系统。