深度强化学习及在路径规划中的研究进展

路径规划的目的是让机器人在移动过程中既能避开障碍物,又能快速规划出最短路径。在分析基于强化学习的路径规划算法优缺点的基础上,引出能够在复杂动态环境下进行良好路径规划的典型深度强化学习DQN(DeepQ-learningNetwork)算法。深入分析了DQN算法的基本原理和局限性,对比了各种DQN变种算法的优势和不足,进而从训练算法、神经网络结构、学习机制、AC(Actor-Critic)框架的多种变形四方面进行了分类归纳。提出了目前基于深度强化学习的路径规划方法所面临的挑战和亟待解决的问题,并展望了未来的发展方向,可为机器人智能路径规划及自动驾驶等方向的发展提供参考。

“生涯唤醒”在高中英语课堂中的实践与思考

在高中英语课堂教学中通过巧妙设置教学活动,实践“生涯唤醒教育”,旨在“唤醒”学生的生涯规划意识,让学生对自己的未来学习和生活拥有更清晰的规划与探索。引领学生决定自己的职业生涯目标和发展方向,完成“生涯决策”,最终实现自我价值和生命的意义。