深度强化学习在无人驾驶中的智能决策控制研究

该资源主要讨论了目标网络和经验回放在深度强化学习中的应用，特别是在将Altium Designer原理图转换为Cadence原理图的操作过程。同时，提到了这些概念在无人驾驶智能决策控制研究中的重要性。 在深度强化学习中，目标网络是一个关键组件，它在动态目标Q学习算法（如DDPG）中起到稳定训练的作用。这是因为直接用同一网络计算当前Q值和目标Q值可能导致训练不稳定性，甚至不收敛。为了解决这个问题，DDPG引入了一个目标网络，其结构与原始网络相同，但权重更新具有一定的滞后性，通过比例因子W（远小于1）来控制，确保更新的平滑性。这有助于减少训练过程中的震荡，提高学习效率。 经验回放是强化学习中用于提高学习效率的另一种策略，特别是对于离散动作空间的问题。在经典的DQN算法中，经验回放缓存并随机采样过去的经验，帮助神经网络更有效地学习。在连续动作空间的环境中，如无人驾驶的决策控制，简单的贪心策略（如ε-greedy）不再适用，因为它不能适应连续动作的选择。DDPG采用了不同的探索策略，即使用一个探索策略isP来与环境交互，使得在每次决策时有一定的概率采取随机动作，以保证对环境的充分探索，从而找到最优解。 这篇硕士学位论文聚焦于基于深度强化学习的无人驾驶智能决策控制，作者左思翔在导师朱晓蕊教授的指导下，探讨了深度强化学习在解决无人驾驶决策问题上的应用。论文指出，结合人工智能技术，尤其是深度强化学习，可以有效解决无人驾驶汽车的决策控制问题，具有重大的理论价值和实际应用前景。 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）是论文中提及的一种强化学习算法，它适用于连续动作空间，通过结合确定性策略和Q学习，解决了连续动作中的探索问题，能够在复杂的环境中进行有效的决策。DDPG算法结合了Actor-Critic框架，Actor网络负责生成策略，Critic网络则估计动作的价值，两者协同工作以优化策略。 总结来说，这个资源涵盖了深度强化学习的关键概念，包括目标网络和经验回放，并将其应用于实际问题中，如原理图转换以及无人驾驶的智能决策控制。这些技术和方法为解决复杂环境下的决策问题提供了强大工具。