本科毕业设计——基于强化学习的车联网路由选择方案.zip

简介：
本项目旨在探索强化学习在车联网中的应用，通过设计和实现一种新的路由选择算法，优化车辆网络的数据传输效率与稳定性。研究结合理论分析与仿真实验，验证所提方案的有效性及优越性能。 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的重要方法之一。它主要用于描述智能体在与环境交互过程中通过策略优化以达到最大化回报或实现特定目标的问题。由于没有监督数据，只有奖励信号作为反馈，强化学习具有独特性。 常见的模型为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。根据具体条件的不同，强化学习可分为基于模式的和无模式的学习方法以及主动与被动的方法。此外还有逆向、阶层及部分可观测系统的强化学习等变体。解决这类问题所用到的主要算法包括策略搜索和值函数两类。 该理论受到行为主义心理学启发，在线学习中追求探索-利用平衡，区别于监督式和非监督式的学习方式，它不需要预先的数据输入而是通过环境对动作的反馈来更新模型参数。强化学习在信息论、博弈论及自动控制等领域得到应用，并用于解释有限理性条件下的均衡态设计推荐系统以及机器人互动系统等。 一些复杂的算法展示了解决复杂问题的能力，在围棋和电子游戏中甚至可以达到人类水平的表现，这表明了其强大的通用智能潜力。在工程领域中也有广泛的应用，如Facebook的Horizon平台利用强化学习优化大规模生产系统；医疗保健方面RL能够为患者提供治疗策略而无需数学模型等先验信息。 总的来说，这是一种通过与环境互动以最大化累积奖励为目标的学习过程，在许多学科上展现了巨大的应用前景。