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2024-04-02 发布于广东
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基于知识的深度强化学习研究综述.docx

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基于知识的深度强化学习研究综述

一、本文概述

Overviewofthisarticle

随着技术的不断发展，深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）已成为一个备受关注的研究领域。DRL结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，使得智能体可以在复杂的未知环境中进行高效学习。近年来，基于知识的深度强化学习（Knowledge-BasedDeepReinforcementLearning,KB-DRL）逐渐成为研究热点，它通过引入领域知识来指导深度强化学习过程，提高学习效率并改善性能。本文旨在全面综述基于知识的深度强化学习的研究现状和发展趋势，分析不同知识引入方式对DRL性能的影响，并探讨未来可能的研究方向。

Withthecontinuousdevelopmentoftechnology,DeepReinforcementLearning(DRL)hasbecomeahighlyfocusedresearchfield.DRLcombinestheperceptualabilityofdeeplearningwiththedecision-makingabilityofreinforcementlearning,enablingagentstolearnefficientlyincomplexunknownenvironments.Inrecentyears,KnowledgeBasedDeepReinforcementLearning(KB-DRL)hasgraduallybecomearesearchhotspot.Itguidesthedeepreinforcementlearningprocessbyintroducingdomainknowledge,improvinglearningefficiencyandperformance.Thisarticleaimstocomprehensivelyreviewtheresearchstatusanddevelopmenttrendsofknowledge-baseddeepreinforcementlearning,analyzetheimpactofdifferentknowledgeintroductionmethodsonDRLperformance,andexplorepossiblefutureresearchdirections.

本文首先介绍深度强化学习和基于知识的深度强化学习的基本概念和原理，为后续研究提供理论基础。然后，重点分析基于知识的深度强化学习在不同应用场景下的研究现状，包括知识表示、知识获取、知识融合以及知识迁移等方面。接着，通过对比分析不同方法在实验性能上的差异，探讨知识在深度强化学习中的重要作用。总结当前研究的不足之处，并展望未来的研究方向和挑战。

Thisarticlefirstintroducesthebasicconceptsandprinciplesofdeepreinforcementlearningandknowledge-baseddeepreinforcementlearning,providingatheoreticalbasisforsubsequentresearch.Then,thefocusisonanalyzingthecurrentresearchstatusofknowledge-baseddeepreinforcementlearningindifferentapplicationscenarios,includingknowledgerepresentation,knowledgeacquisition,knowledgefusion,andknowledgetransfer.Next,bycomparingandanalyzingthedifferencesinexperimentalperformanceofdifferentmethods,weexploretheimportantroleofknowledgeindeepreinforcementlearning.Summarizetheshortcomingsofcurrentresearchandlookforw