一个库存补货任务用离散动作空间的 RL 来做，动作 50 个，你用 ε-greedy：ε 从 1 线性衰减到 0.05 用了 10 万步，总训练 50 万步。评估时发现前 10 万步学到的策略和最终策略表现差不多，而且统计下来有七八个动作几乎从来没被选中过。请说明：怎么判断是探索不足还是这些动作本来就不优？你会换成什么探索策略，为什么？

面试官在考什么

判断候选人是否会用动作访问分布做诊断、是否理解 ε-greedy 在高维动作空间下的局限，以及能否区分“回报不再涨”和“真的收敛”。

探索与利用

回答框架 · 前两步

1. 先做诊断而不是直接换算法：统计每个动作被访问的次数、对应的平均回报和方差；访问次数只有个位数的动作，不能判定为“本身不优”。
2. ε-greedy 的问题在于均匀随机在 50 维动作空间里被摊薄，且不区分“不确定但可能不错”的动作；应改成按不确定性的探索，如 UCB、玻尔兹曼（按 Q 值差距缩放），或基于计数的探索奖励。

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