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强化学习(RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。 但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而

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针对未知环境中无人机（unmannedaerialvehicles,UAV）目标搜索问题进行研究。建立UAV目标搜索模型，将强化学习理论应用于目标搜索问题中。提出一种未知环境中基于Q学习的UAV目标搜

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基于启发式探测的多智能体分层强化学习，刘海波，沈晶，为了解决多智能体分层强化学习初期随机探测效率很低的问题，本文探讨了一种基于启发式探测的多智能体分层强化学习方法，通过采用