在强化学习 (RL) 中，平衡探索与利用至关重要，因为它决定了智能体是否能有效地学习最优策略。探索涉及尝试新的行动来收集关于环境的信息，而利用则侧重于使用已知的、能产生最高回报的行动。如果没有这种平衡，智能体可能会陷入次优行为（过度利用）或浪费时间在不相关的行动上（过度探索）。例如，一辆只利用已知安全路线的自动驾驶汽车可能永远无法发现更快的替代路线，而一辆不断尝试的汽车可能会危及乘客的安全。取得正确的平衡确保智能体通过利用现有知识，同时继续改进，从而最大化长期回报。
这种平衡的一个经典例子是多臂老虎机问题，其中智能体必须在具有未知赔率的老虎机之间进行选择。如果智能体只利用最初支付良好的机器，它可能会错过一个具有更高长期赔率的机器。像 epsilon-greedy 这样的算法通过偶尔选择随机行动（探索），同时主要选择已知的最佳行动（利用）来解决这个问题。在 Q 学习中，一种流行的 RL 算法，智能体使用探索策略（如玻尔兹曼探索）在训练早期偶尔采取次优行动，随着学习逐渐转向利用。这些方法突出了受控探索如何防止过早收敛到次优策略，同时确保有效利用已学到的知识。
在实际应用中，不平衡的后果是显而易见的。例如，一个过度利用、只向用户展示他们以前点击过的内容的推荐系统可能会创建一个“过滤气泡”，限制了新兴趣的发现。相反，推荐太多未经测试的项目可能会降低用户参与度。同样，在机器人技术中，一个过度探索的仓库机器人可能会浪费时间测试效率低下的路径，从而延迟任务完成。有效的 RL 实现，如 Upper Confidence Bound (UCB) 或 Thompson Sampling，会根据不确定性动态调整探索——当结果不太可预测时，进行更多的探索。这种适应性确保智能体在静态环境中保持效率，同时对变化（如用户偏好的变化或动态障碍）保持响应。