在强化学习的背景下，一项政策，$\pi$，通常被定义为状态空间的函数，$\mathcal{S}$，到行动空间，$\mathcal{A}$， 那是，$\pi : \mathcal{S} \rightarrow \mathcal{A}$. 这个函数就是一个问题的“解决方案”，表示为马尔可夫决策过程（MDP），所以我们常说$\pi$是 MDP 的解决方案。一般来说，我们希望找到最优策略$\pi^*$对于每个 MDP$\mathcal{M}$，即对于每个 MDP$\mathcal{M}$，我们想找到使代理行为最优的策略（即获得最高的“累积未来折扣奖励”，或者简而言之，最高的“回报”）。

通常情况下，在 RL 算法中，例如 Q-learning，人们经常提到“策略”，例如$\epsilon$-greedy、greedy、soft-max 等，而从未提及这些策略是否是某些 MDP 的解决方案。在我看来，这是两种不同类型的策略：例如，“贪婪策略”总是选择具有最高预期回报的动作，无论我们处于哪种状态；同样，对于“$\epsilon$-贪婪策略”；另一方面，作为 MDP 解决方案的策略是状态和动作之间的映射。

那么作为 MDP 解决方案的策略与类似策略之间的关系是什么$\epsilon$-贪婪的？是这样的政策$\epsilon$-贪婪的任何MDP的解决方案？我们如何才能正式制定政策，例如$\epsilon$- 以与我正式制定作为 MDP 解决方案的政策类似的方式贪婪？

我明白那个 ”$\epsilon$-greedy”可以称为策略，因为事实上，在像 Q-learning 这样的算法中，它们用于选择动作（即它们允许代理行为），这是策略的基本定义。