随机性在强化学习 (RL) 中发挥着关键作用，它能够促进探索、提高鲁棒性并增强算法效率。强化学习的核心是智能体通过与环境互动学习做出决策，而随机性确保智能体不会陷入次优策略。如果没有受控的随机性，智能体可能会对有限的经验过度拟合，或者无法发现更好的动作，导致泛化能力差。
随机性的一个关键应用是平衡探索和利用。例如，epsilon-greedy 策略明确使用随机性来决定是探索新动作（概率为 epsilon）还是利用已知的高奖励动作。类似地，像 Thompson Sampling 或 Monte Carlo Tree Search 这样的算法依赖概率采样来探索不确定的状态或动作，同时逐步完善策略。没有这种随机性，智能体可能会过早地收敛到局部最优，就像一个机器人总是左转以避开一个小障碍物，但永远不会发现右边有更快路径。随机性确保智能体尝试备选方案，这在奖励稀疏或动态复杂的环境中尤为重要。
随机性的另一个作用是在训练过程中模拟多样化的环境。例如，在模拟器中训练自动驾驶汽车时，随机化天气条件、交通模式或传感器噪声，迫使策略适应可变性，使其对现实世界中的不可预测性具有鲁棒性。类似地，在机器人技术中，训练期间改变物理参数（如摩擦力或物体质量）有助于智能体泛化到硬件差异或现实世界中的不完美之处。这种方法通常被称为域随机化，可以减少模拟和现实之间的差距。像 Proximal Policy Optimization (PPO) 或 Soft Actor-Critic (SAC) 这样的算法通常会结合这些技术，以避免对特定训练场景的过度拟合。
最后，随机性嵌入在许多强化学习算法本身中。例如，深度 Q 网络 (DQN) 中的经验回放会打乱存储的转换数据，以打破训练数据中的相关性，提高学习稳定性。策略梯度方法通常会向参数更新中注入噪声（例如，通过高斯扰动）以逃离糟糕的局部最优。即使使用随机值初始化神经网络权重也是一种随机化形式，可以防止训练期间的对称性问题。这些技术突显了受控随机性不仅仅是一种权宜之计，它是在不确定、动态环境中使智能体有效学习的基础工具。