深度强化学习中梯度时序差分评价网络算法的深度剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的迅猛发展，深度强化学习作为机器学习领域的重要分支，近年来取得了显著的进展。深度强化学习融合了深度学习强大的感知能力与强化学习优秀的决策能力，能够让智能体在复杂环境中通过与环境的交互进行学习，以最大化长期累积奖励为目标，自动获取最优策略，从而实现智能化决策。自2013年DeepMind团队提出深度Q网络（DQN），将深度学习引入强化学习领域，成功让智能体在Atari游戏中达到甚至超越人类水平后，深度强化学习便成为人工智能领域的研究热点，广泛应用于机器人控制、自动驾驶、