融合示教学习与强化学习的无人驾驶智能决策研究

"本文主要研究将Altium Designer的原理图转换为Cadence原理图的详细操作，同时涉及无人驾驶智能决策控制问题，采用深度强化学习的DDPGwD算法进行研究。" 本文是一篇关于深度强化学习应用于无人驾驶智能决策控制的研究论文，主要探讨了如何将Altium Designer的电路设计原理图转化为Cadence软件兼容的格式。在IT领域，电路设计软件的兼容性和互操作性是工程师们经常面临的问题，Altium Designer和Cadence作为业界广泛使用的两款电子设计自动化工具，其原理图格式并不通用，因此需要进行转换。 论文的核心研究内容包括三个方面： 1. 分析无人驾驶的智能决策控制问题，选择了示教学习（如DAgger算法）和强化学习（如DDPG算法）的代表性方法，对其局限性进行了原理分析，并提出了融合两种学习方式的DDPGwD算法。该算法旨在改善单一学习方式的不足，提高智能体决策的效率和准确性。 2. 在理论层面，详细介绍了DDPGwD算法的基础框架，提出了“合成经验回放”策略以优化网络训练。这种策略可能通过模拟和混合不同来源的经验来增强学习过程，从而提高模型的泛化能力。 3. 设计了针对示教数据的监督误差损失函数，讨论了损失函数的构成，并进行了理论推导和证明。这一部分是将示教学习与强化学习融合的关键，通过定制的损失函数来指导网络参数的更新，以期达到更好的决策性能。 论文结构上，第2章分析了无人驾驶决策问题，引入了学习算法背景及DDPGwD算法的提出；第3章详细描述了新算法的框架和实施细节，特别是合成经验回放的概念；第4章则专注于损失函数的设计，这是算法核心组成部分。 这篇论文由哈尔滨工业大学的左思翔撰写，导师为朱晓蕊教授，专业领域为控制科学与工程，于2018年完成。它展示了深度强化学习在解决复杂决策问题，如无人驾驶中的潜力，对于推动相关领域的研究和技术发展具有重要意义。