强化学习同一个学习率的图不一定相同，这取决于具体的环境以及学习算法。以下是一些可能导致相同学习率下图不同的因素：
1. 环境的复杂度不同：如果一个环境有更多的状态和动作，那么代理需要花费更长的时间来自适应，并且可能需要不同的学习率。在这种情况下，相同的学习率下图很可能不同。
2. 学习算法的差异：虽然很多强化学习算法使用相同的学习率参数，但这些算法也有重要的区别。例如，Q-learning和SARSA算法在相同的环境下都可以使用相同的学习率，但它们也有不同的目标函数和行为策略，这也会导致不同的图。
3. 初始状态的差异：初始状态可能对学习的进程产生很大影响。如果相同的学习率指定给两个代理，但初始状态不同，那么他们可能会以不同的速度学习，这将导致不同的曲线。
4. 随机过程：强化学习通常包括一些随机过程，例如随机探索或噪声性质。这些因素在不同的运行中可能会产生不同的结果，导致相同学习率的图不同。
