EvoRL(二)：EPO算法
之前，《EvoRL(一)：为什么要演化算法与RL结合？》描述了演化算法与RL的结合是为了提升智能体的探索能力。接下来，介绍一下两者结合的《Evolutionary Policy Optimization》算法。
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EvoRL(一)：为什么要演化算法与RL结合？
对于机器人控制，有两种方法，分别是演化算法和强化学习。然而，该两种方法各有各自的特点。其中，RL智能体需要探索平衡和利用，探索是为了找到更优的策略，而利用是为了学习到奖励最大化的知识。然而，智能体扩展到数千个环境时，交互数据很快收敛，即不同环境中数据的相关性较高。那么，如何提高其探索能力呢？