深度强化学习（DQN）论文概览

深度强化学习（Deep Q-Network, DQN）是将深度学习与强化学习结合的经典算法，由Google DeepMind团队在2013年提出。它通过引入经验回放机制和目标网络解决传统Q学习的稳定性问题，为复杂环境下的智能决策提供了突破性方案。

核心原理

1. Q函数逼近：使用深度神经网络替代传统Q表，直接学习状态-动作值函数。
2. 经验回放（Experience Replay）：将历史经验存储于缓冲区，随机抽样训练以提高数据利用率。
3. 目标网络（Target Network）：分离目标值计算网络，减少目标漂移带来的训练波动。
4. ε-贪心策略：在探索与利用间平衡，逐步降低随机探索概率以收敛最优策略。

典型应用场景

• 游戏AI：如AlphaGo的早期版本、Atari游戏策略学习。
• 机器人控制：路径规划、动作优化等任务。
• 自动驾驶：交通场景决策与导航。
• 资源管理：如网络流量调度、能源分配系统。

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