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基于深度强化学习的船舶避碰算法研究
一、引言
随着全球经济的快速发展和国际贸易的日益繁忙,船舶运输在物流和贸易中扮演着至关重要的角色。然而,船舶在航行过程中,如何有效地避免碰撞成为了一个重要的挑战。传统的避碰方法往往依赖于人工决策和经验判断,但这种方式在复杂多变的海洋环境中可能存在局限性和不足。近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)的崛起为解决这一问题提供了新的思路。本文旨在研究基于深度强化学习的船舶避碰算法,以提高船舶航行的安全性和效率。
二、背景与相关研究
在过去的几十年里,船舶避碰技术主要依赖于传统的导航技术和经验决策。然而,这些方法在处
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