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深度强化学习中动作值函数Q估计方法的多维探索与优化.docx

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    深度强化学习中动作值函数Q估计方法的多维探索与优化

    一、引言

    1.1研究背景

    近年来，深度强化学习作为机器学习领域的重要研究方向，取得了令人瞩目的进展。它将深度学习强大的感知能力与强化学习的决策能力相结合，为解决复杂的决策问题提供了新的思路和方法。深度强化学习的核心思想是让智能体在与环境的交互过程中，通过不断试错来学习最优策略，以最大化长期累积奖励。这种学习方式使得智能体能够在未知环境中自主探索并做出决策，具有广泛的应用前景。

    深度强化学习在诸多领域展现出了巨大的潜力和优势。在游戏领域，基于深度强化学习的人工智能已经能够在复杂的游戏环境中超越人类玩家的表现。如AlphaGo及其后续版本

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