作者
吴俊楠,杨峻兴
文章摘要
基于深度强化学习的智能体仿真训练在现代人工智能领域展现了巨大的潜力，特别是在自动驾驶、机器人控制等应用中。该技术结合了深度学习的强大特征提取能力与强化学习的自主决策能力，使智能体能够在复杂环境中通过试错学习不断优化策略。本文首先探讨了深度强化学习的基本原理及其在智能体仿真中的应用，接着分析了当前研究中的挑战与难点，如样本效率、计算资源消耗等。本文提出了一些解决方案，包括改进学习算法和优化训练过程，以期为智能体训练提供更高效、更智能的路径。
文章关键词
深度强化学习；智能体仿真；训练算法；自动驾驶；机器人控制
参考文献
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