强化学习中的软策略是什么？

“软”策略是一种选择任何可能动作的概率，通常很小但有限。当奖励和/或状态转换是随机的时，从理论上讲，拥有一个有可能选择任何动作的策略很重要——你永远不能 100% 确定你对动作真实价值的估计。软策略对于探索替代动作的实际目的很重要，它们可以为 RL 算法的收敛提供理论上的保证。

这是否意味着使用 soft-max 函数作为 π(s,a) 而不是确定性策略？

这是创建软策略的一种方法。另一种非常常见的方法是 -贪婪动作选择，其中具有最高估计值的动作优先使用，或者使用选择随机动作任何行动的机会均等。$\epsilon$$Q(s,a)$$p=1-\epsilon$$p=\epsilon$

您可能还会看到术语 -soft 策略，它是一种策略，其中每个动作至少有机会被选中。 -greedy 策略也是 epsilon -soft 策略，但通常不会使用 softmax 函数（取决于您使用什么特征作为 softmax 的输入）。$\epsilon$$p=\frac{\epsilon}{|\mathcal{A}|}$$\epsilon$$\epsilon$