摘要
摘要:本论文探讨了强化学习算法在人工智能系统中的广泛应用以及对其性能进行的评估。强化学习是一种机器学习方法,通过与环境互动来训练智能体,使其能够学会在不断变化的情境中做出最优决策。我们首先介绍了强化学习的基本原理和算法,然后详细讨论了其在自动驾驶、游戏博弈、机器人控制等领域的应用案例。随后,我们阐述了性能评估的重要性,并介绍了一些常用的评估指标和方法,以便更全面地衡量强化学习算法的表现。最后,我们总结了目前的研究趋势和未来的发展方向,以促进强化学习算法在人工智能系统中的进一步应用和性能提升。
出版日期
2024年03月07日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)