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深度强化学习及智能路径规划应用综述
被引量:
1
1
作者
程浩鹏
朱涵
+2 位作者
杨高奇
晏为民
王慧婷
《现代计算机》
2022年第21期1-10,共10页
强化学习是人工智能的重要分支,具备与环境直接交互学习能力并具有优化决策的特点。强化学习问世以来便受到科研学者广泛关注,并探索其与深度学习之间融合的可能性。强化学习应用广泛,渗透教育、医药卫生、制造业、金融等多个领域。通...
强化学习是人工智能的重要分支,具备与环境直接交互学习能力并具有优化决策的特点。强化学习问世以来便受到科研学者广泛关注,并探索其与深度学习之间融合的可能性。强化学习应用广泛,渗透教育、医药卫生、制造业、金融等多个领域。通过总结值函数与策略更新两种深度强化学习算法的演变历程,分别探索强化学习在智能路径规划领域中的优化算法,探讨算法落地过程中的难点及发展方向。
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关键词
强化学习
路径规划
深度神经网络
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题名
深度强化学习及智能路径规划应用综述
被引量:
1
1
作者
程浩鹏
朱涵
杨高奇
晏为民
王慧婷
机构
中国民用航空飞行学院计算机学院
中国民用航空飞行学院理学院
出处
《现代计算机》
2022年第21期1-10,共10页
基金
中国民用航空飞行学院学生科研基金(XSB2022-069)。
文摘
强化学习是人工智能的重要分支,具备与环境直接交互学习能力并具有优化决策的特点。强化学习问世以来便受到科研学者广泛关注,并探索其与深度学习之间融合的可能性。强化学习应用广泛,渗透教育、医药卫生、制造业、金融等多个领域。通过总结值函数与策略更新两种深度强化学习算法的演变历程,分别探索强化学习在智能路径规划领域中的优化算法,探讨算法落地过程中的难点及发展方向。
关键词
强化学习
路径规划
深度神经网络
Keywords
reinforcement learning
path planning
deep neural network
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
深度强化学习及智能路径规划应用综述
程浩鹏
朱涵
杨高奇
晏为民
王慧婷
《现代计算机》
2022
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