基于分层与逆向强化学习的自适应巡航算法研究.zip

简介：
本研究探讨了一种结合分层和逆向强化学习技术的自适应巡航控制算法，旨在提升车辆在复杂交通环境中的行驶安全性和舒适性。通过模拟实验验证了该算法的有效性。 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式之一，用于描述智能体在与环境交互过程中通过策略优化以实现回报最大化的问题。其特点在于没有监督数据，只有奖励信号作为反馈。 根据模型的不同，强化学习可以分为基于模式（model-based）和无模式（model-free）两种类型；按方法不同又可分为主动强化学习和被动强化学习。此外，还有逆向、阶层以及部分可观测系统的强化学习等变体形式。解决这类问题的算法主要包含策略搜索与值函数两类。 受到行为主义心理学的影响，强化学习强调在线学习，并在探索新知识（exploration）与利用已知信息（exploitation）之间取得平衡。它不要求预先给定任何数据集，而是通过接收环境对动作的反馈来更新模型参数并进行自我优化。 由于其独特的特性，在博弈论、自动控制等领域中得到了广泛的应用和讨论，并被用来解释有限理性条件下的动态均衡现象以及设计推荐系统等实际场景中的问题。某些先进的强化学习算法甚至能够解决复杂问题，达到或超越人类水平的表现（如在围棋和电子游戏中）。 此外，该技术也在工程领域取得了显著成果：Facebook开发了一款开源平台——Horizon，用于优化大规模生产系统的性能；而在医疗保健行业里，基于RL的系统则能为患者提供个性化的治疗方案，在没有详细生物模型的情况下也能找到最优策略。总之，强化学习是一种通过智能体与环境互动来实现累积奖励最大化的学习机制，并在众多领域中展现出了巨大的应用潜力。