探索部分观测马尔科夫决策过程中基于记忆的强化学习优化路径

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化和智能化快速发展的时代，决策问题广泛存在于各个领域，从机器人控制、自动驾驶到金融投资、资源分配等。如何在复杂且充满不确定性的环境中做出最优决策，成为了众多学科领域共同关注的核心问题。强化学习（ReinforcementLearning，RL）作为机器学习的一个重要分支，为解决这类复杂决策问题提供了有效的途径。其核心思想是智能体（Agent）通过与环境进行交互，不断尝试不同的动作，并根据环境反馈的奖励信号来学习最优的决策策略，以最大化长期累积奖励。这种基于试错和反馈学习的机制，使得强化学习在处理