摘　要：探索-利用困境是当代行为心理学和人工智能等研究领域中的难点问题之一。近些年来，随着神经科学、认知心理学、智能科学、管理科学等学科的不断发展以及脑成像技术的日益进步，有关探索-利用困境的探问也得到了多向路的推展和深化。其中，神经科学家卡尔·弗里斯顿基于变分自由能原理提出的主动推理，从计算和神经层次上为探索-利用困境的重解提供了一种整合性的一元化分析立场。在主动推理框架下，可以将探索-利用困境的序贯决策问题转化为单一目标函数的优化，即预期自由能最小化。由此，探索与利用之间的平衡由预期自由能最小化所驱动，认知主体可依据外在环境的改变局部切换认知价值和实用价值从而自适应地平衡探索与利用行为。

关键词：探索-利用困境 主动推理 预期自由能 整合