在强化学习中，探索-利用困境是指决策者需要在利用已知的最佳行动和尝试未知行动之间进行权衡。解决这个困境的常用方法包括以下几个方向：

  1. epsilon-greedy策略：在选择行动时，设定一个小概率epsilon，以epsilon的概率随机选择一个未知的行动，以1-epsilon的概率选择当前最佳的行动。这样可以保证一定的探索性，同时也能够充分利用已知的最佳行动。

  2. Upper Confidence Bound (UCB)算法：通过为每个行动分配一个上限置信度界限，更多地探索还未被探索的行动。UCB算法会根据每个行动的历史奖励和尝试次数进行计算，选择具有最高置信度上限的行动。这种方法可以平衡对未知行动的探索和已知行动的利用。

  3. Thompson sampling算法：采用贝叶斯方法，根据每个行动的后验分布进行采样，并选择采样中具有最高期望奖励的行动。这种方法充分利用了不确定性信息，通过随机化的方式进行探索和利用。

  4. 线性增长的epsilon-greedy策略：开始时设定一个较小的epsilon值，在每个回合中按照一定速率线性增加epsilon值。这样可以在初期更加侧重于探索，随着时间的推移逐渐增加利用已知的最佳行动的比例。

  5. 强化学习算法的调参：调整奖励的设置、状态表示、学习率等参数也可以影响到探索和利用的权衡。通过调整这些参数来平衡探索和利用的程度。

  解决探索-利用困境的方法并不是一成不变的，对于具体问题，需要根据情况选择合适的方法。同时，不同的环境和任务可能需要不同的权衡和算法。因此，选择和调优合适的探索与利用策略会在强化学习中起到关键作用。