ε-greedy 策略详解：平衡探索与利用 | 强化学习模型不收敛问题分析

ε-greedy' 是一种常用的强化学习策略，其中 ε 表示探索率。该策略在选择动作时，以 1-ε 的概率选择当前已知的最优动作，以 ε 的概率随机选择其他动作，以便探索更多的状态和动作。这种策略的优点在于平衡了探索和利用之间的权衡，但 ε 的选择需要根据具体问题来决定。

至于模型不收敛的问题，可能是由于模型的参数设置不合理、数据集不充分或训练过程中的优化算法不够优化等原因导致的。解决这个问题需要对具体情况进行分析和调整，例如增加数据量、调整模型结构或更换优化算法等。