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面向连续动作空间的深度强化学习算法：原理、应用与优化.docx

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    面向连续动作空间的深度强化学习算法：原理、应用与优化

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在人工智能领域，深度强化学习已成为解决复杂决策任务的核心技术之一。它融合了深度学习强大的感知能力与强化学习的决策优化机制，使智能体能够在复杂环境中通过与环境的交互学习，自主地做出最优决策，从而实现最大化长期累积奖励的目标。近年来，深度强化学习在多个领域取得了突破性进展，展现出巨大的潜力和应用价值。

    以游戏领域为例，DeepMind公司开发的AlphaGo，基于深度强化学习技术，在围棋博弈中击败了人类世界冠军，震惊了全球。这一成果标志着深度强化学习在解决复杂策略博弈问题上达到了超越人类的水平。Alpha

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