1. 本选题研究的目的及意义
增强学习作为人工智能领域的研究热点，近年来取得了显著的进展，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。
本选题的研究旨在深入探讨增强学习的核心算法、关键技术及其应用，以期推动该领域的进一步发展。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
增强学习作为人工智能领域的研究热点，近年来在国内外都取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在增强学习领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速，在算法研究、应用探索等方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将从以下几个方面展开：
1.增强学习基础理论:介绍增强学习的基本概念、原理和算法分类，包括马尔可夫决策过程、值函数、贝尔曼方程等核心概念，以及基于价值和基于策略的两类主要算法。
2.基于价值的增强学习方法:重点介绍Q学习算法、深度Q网络(DQN)及其改进算法，分析其原理、优缺点和适用场景，并结合具体案例说明其应用。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献调研、理论分析、案例研究、比较研究等方法，对增强学习及其应用进行系统性研究。
1.文献调研:广泛查阅国内外关于增强学习的文献资料，包括期刊、会议论文、书籍、研究报告等，全面了解增强学习的理论基础、算法发展、应用现状以及未来趋势，为本研究提供理论支撑。
2.理论分析:在已有研究的基础上，对增强学习的核心算法进行深入分析，包括算法原理、优缺点、适用场景等，并对不同算法进行比较，探讨其各自的特点和优势。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.系统性:本研究将从理论、算法、应用等多个层面对增强学习进行系统性研究，并结合国内外研究现状，探讨增强学习的未来发展趋势，形成较为完整的知识体系。
2.针对性:本研究将重点关注增强学习在游戏AI设计、机器人控制、推荐系统、金融交易等领域的应用，并结合具体案例进行分析，以期为相关领域的实际应用提供参考。
3.前瞻性:本研究将在总结已有研究成果的基础上，对增强学习的未来发展趋势进行展望，探讨增强学习在可解释性、安全性、样本效率等方面面临的挑战，并提出可能的解决方案。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘全,赵冬斌,沈洁,等.增强学习方法及应用研究综述[J].软件学报,2021,32(09):2749-2770.
2. 周志华,俞扬,赵峥.机器学习:挑战与机遇[J].中国计算机学会通讯,2016,12(01):20-26.
3. 李科,王超,熊刚,等.深度强化学习综述:面向通用人工智能的挑战[J].计算机学报,2022,45(01):1-29.
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