ここでいうエントロピーは、強化学習や特にPPO（Proximal Policy Optimization）アルゴリズムにおける行動のランダムさや不確実さの指標を意味します。具体的には、エージェントがどれだけ多様な行動を取っているかを示します。
エントロピーが高いと、エージェントがさまざまな行動を試していることを示し、行動の選択においてランダム性が高くなります。一方、エントロピーが低いと、エージェントはより決定的で同じ行動を繰り返す傾向が強くなります。
PPOでは、このエントロピーを正則化項として報酬に加えることで、エージェントが探索（exploration）を行うように誘導します。これにより、学習の初期段階では多様な行動を試し、最適な行動を見つけやすくなるようにする狙いがあります。学習が進むにつれて、エージェントはより決定的な行動（ランダムさが少ない）を取るようにするため、beta の値を小さく設定することが一般的です。
簡単に言うと、このエントロピーは、エージェントが「まだ最適な行動がわかっていない状態で、いろいろ試してみる」ために使われるものです。