强化学习中的探索策略有很多种类型，常见的包括：
Epsilon-Greedy策略：以1-epsilon的概率选择当前认为最好的动作，以epsilon的概率随机选择一个动作进行探索。
Softmax策略：根据动作的价值使用softmax函数计算每个动作被选择的概率，概率较高的动作被选择的概率较大。
Upper Confidence Bound（UCB）策略：通过对每个动作的价值进行置信区间估计，选择置信区间上界最大的动作进行探索。
Thompson Sampling策略：基于贝叶斯方法，对每个动作的潜在价值进行后验概率估计，按照后验概率选择动作进行探索。
探索者-利用者策略：在多智能体环境中，部分智能体负责探索未知领域，部分智能体负责利用已知信息。
以上是强化学习中常见的探索策略类型，不同的问题场景和算法可能需要选择不同的探索策略来平衡探索和利用的关系。