基于DQN改進(jìn)的自動(dòng)駕駛行為決策方法

摘 要：隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，行為決策作為其中的關(guān)鍵技術(shù)之一，受到了廣泛關(guān)注。文章提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的DQN（Deep Q-Network）改進(jìn)的自動(dòng)駕駛行為決策方法。該方法通過引入優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放和雙重DQN技術(shù)，提高了算法的收斂速度和穩(wěn)定性。同時(shí)，針對(duì)自動(dòng)駕駛多交互環(huán)境的復(fù)雜性，設(shè)計(jì)了合理的狀態(tài)空間和動(dòng)作空間，并進(jìn)行了充分的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。（剩余6903字）