本发明属于工程机械及车辆工程领域，具体涉及一种基于深度强化学习的换挡策略动态优化方法。包括如下步骤：(1)：确定换挡策略状态输入变量和动作输出变量；(2)：根据状态输入变量和动作输出变量，确定换挡策略马尔科夫决策过程；(3)：根据换挡策略目标建立强化学习换挡策略奖励函数；(4)：根据马尔科夫决策过程和奖励函数，求解深度强化学习换挡策略；(5)：将步骤(4)计算出的预测Q网络放入换挡策略控制器，工程机械及车辆在行驶过程中，工程机械及车辆根据换挡策略控制器选择挡位；(6)：在行驶过程中定期更新预测Q网络。本发明通过深度强化学习方法对换挡策略进行更新，实现换挡策略的动态优化。
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来源：北方有色网
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