| 差異點 | 啟發式演算法 | 強化學習 (RL) |
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| 適用問題類型 | 用於優化問題，尋找最優或接近最優的解決方案。 | 用於決策問題，找到最佳策略以最大化長期獎勵。 |
| 學習方式 | 逐步試誤，基於經驗法則和試誤方法進行搜索。 | 通過與環境的交互進行學習，代理觀察環境狀態，採取行動，接收回饋。 |
| 解決方案保證 | 不保證找到最優解，可能找到近似最優解。 | 目標是學習最佳策略，以達到最大化長期獎勵。 |
| 啟發式方法 | 常見方法有遺傳算法、模擬退火、蚁群算法等。 | 常見方法有Q學習、深度Q網絡（DQN）、策略梯度等。 |
| 啟發式演算法在大型搜尋空間中效率高，且適用於複雜問題。 | 強化學習在未知環境中學習策略方面更為適用。 |
| 獲得知識來源 | 啟發式演算法通常利用啟發式方法或試誤來尋找解決方案。 | 強化學習基於代理與環境的交互，在不斷嘗試中學習。 |
| 使用場景 | 啟發式演算法適用於需要在大型、複雜的搜尋空間中找到解決方案的問題。 | 強化學習適用於決策問題，特別是在未知環境中需要學習最佳策略的場景。 |
| 解決速度 | 啟發式演算法可能不保證在合理時間內找到解決方案。 | 強化學習通常需要多次與環境的交互才能學習到最佳策略，但隨著學習的進展，效率會提高。 |

在LEO衛星的手動切換問題中，由於涉及到多個衛星和用戶之間的切換決策，環境可能是未知的、動態的，且需要考慮長期網絡性能。這種情況下，使用強化學習（RL）相對於啟發式演算法可能會有更好的效果，因為RL能夠自主學習最佳策略，適應複雜且未知的環境，並且能夠考慮長期獎勵，不斷優化策略以達到最大化長期性能。而啟發式演算法則可能需要依賴人工設計和參數調整，且無法保證找到最優解。