强化学习方法及其应用研究_黄炳强

资 源 简 介

强化学习方法及其应用研究_黄炳强

详 情 说 明

强化学习作为机器学习的重要分支，近年来在智能决策领域展现了强大的潜力。黄炳强的研究系统地梳理了强化学习的核心方法框架，包括基于值函数的方法（如Q-Learning）、策略梯度方法以及两者的混合模型。研究特别关注了算法在动态环境中的收敛性问题，并探讨了通过经验回放机制提升训练效率的解决方案。

在应用层面，该研究展示了强化学习在机器人路径规划、游戏AI和工业自动化中的典型落地场景。其中针对多智能体协作场景下的分布式训练挑战，提出了分层决策架构的创新思路。值得注意的是，研究还分析了深度强化学习面临的数据效率瓶颈问题，对比了模型驱动与数据驱动方法的优劣。这些成果为后续研究者提供了有价值的理论参考和实践指南。