强化学习作为机器学习的重要分支，在实现通用人工智能的道路上扮演着关键的角色。与其他机器学习方法的根本区别在于，强化学习是一个积极主动的学习过程。智能体通过与环境进行不断的互动，通过最大化奖励来学习值函数和决策策略。强化学习所面临的核心问题之一是如何提高智能体对环境的探索效率。在有限状态空间中，探索方法采用状态计数和值函数置信区间的估计，以获得高概率近似正确的理论保证。然而，这些方法并不直接适用于高维状态空间中的深度强化学习任务。在高维空间和奖励稀疏的环境中，由于智能体需要探索庞大的状态空间且缺乏奖励的引导，因此需要采用结构化的探索策略，引导智能体主动探索未知状态，从而在未来获取更大的回报。同时，环境的多模态性和随机性会影响智能体对环境的探索效率，因此在学习过程中需要具备鲁棒性的探索算法。