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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明提出了一种基于强化学习的城市生态道路空间驾驶行为优化方法，包括以下步骤：步骤1、获取与Q‑Learning算法进行交互的仿真驾驶环境；步骤2、基于仿真驾驶环境，设计状态空间；步骤3、基于仿真驾驶环境，设计动作空间；步骤4、基于状态空间，设计奖励函数；步骤5、训练Q‑Learning算法至收敛，在训练过程中Q‑Learning算法使用贪婪策略进行更新。本发明对实际场景有较好的贴合性，提升了网联车辆运行模型的求解效率，并引入贪婪决策算法结合强化学习算法，减弱算法在迭代学习中的随机性，建立探索机制，加快算法的学习迭代速度，弥补了现有的由于动物穿行问题造成的生态道路车辆运行模型求解的局限。
主权项：1.一种基于强化学习的城市生态道路空间驾驶行为优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取与Q-Learning算法进行交互的仿真驾驶环境；步骤2、基于仿真驾驶环境，设计状态空间；步骤3、基于仿真驾驶环境，设计动作空间；步骤4、基于状态空间，设计奖励函数；步骤5、训练Q-Learning算法至收敛，在训练过程中Q-Learning算法使用贪婪策略进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于强化学习的城市生态道路空间驾驶行为优化方法
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