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基于DDPG算法的虚拟车辆控制系统设计

摘要

本文对多个经典强化学习算法、深度学习网络和深度强化学习结构流程进行了详尽的介绍。在此基础之上，基于TORCS仿真平台，通过增加驾驶稳定性的限制条件来设计奖励函数，搭建了自动驾驶控制策略仿真实验系统。并基于该自动驾驶控制策略仿真实验系统，对PPO算法和DDPG算法这两种深度强化学习算法进行了仿真实验。实验证明DDPG算法在相同迭代次数下训练的学习效率比PPO算法高，但其泛化能力不如PPO算法。

针对DDPG算法的不足，本文提出了一种基于DDPG的改进算法，该算法改进了经验回放池并对状态特征数据进行了聚类分析处理。实验