针对强化学习中Q‑learning算法在复杂环境下难以进行路径规划的问题，将深度卷积神经网络的特征提取能力与强化学习的决策能力相结合，提出了一种基于深度强化学习的改进算法。该方法用值函数近似法代替Q‑learning中的动作值函数，设计了包含4层结构的深度卷积神经网络，以网络的输出代替传统的Q值表，解决了Q‑learning在状态空间较大时产生的维数灾难问题。在栅格环境下进行仿真实验，结果表明该方法相较于Q‑learning算法能够在复杂的环境下进行路径规划，并在新的测试集上取得了87%的识别率，具有较强的泛化能力。
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来源：北方有色网
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