1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，强化学习作为机器学习领域的一个重要分支，受到了学术界和工业界的广泛关注。
强化学习通过智能体与环境的交互学习最优策略，在游戏博弈、机器人控制、路径规划等领域展现出巨大潜力。
迷宫寻宝问题作为经典的寻路问题，常用于测试和评估强化学习算法的性能。
2. 本选题国内外研究状况综述
强化学习作为人工智能领域的研究热点，近年来取得了显著进展，其应用领域不断扩展，涵盖机器人控制、游戏博弈、智能交通等多个方面。
在迷宫寻宝问题上，国内外学者也进行了大量的研究探索。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：1.深入研究强化学习相关算法，如Q-learning、SARSA、DeepQ-Network等，分析其原理和特点，并比较它们在解决迷宫寻宝问题上的性能差异。
2.针对迷宫寻宝问题的特点，对现有强化学习算法进行改进，例如，设计更合理的奖励函数、优化状态空间和动作空间的表示等，以提高算法的效率和寻宝成功率。
3.设计并实现一款基于强化学习的迷宫寻宝APP，该APP将包含迷宫生成、算法训练、用户交互等模块，用户可以通过该APP体验不同强化学习算法在迷宫寻宝中的应用效果，并可以自定义迷宫地图和算法参数，以进行个性化的学习和娱乐。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：查阅国内外关于强化学习、迷宫寻宝问题的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要算法以及应用情况，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.算法设计与改进阶段：选择合适的强化学习算法，如Q-learning、SARSA、DQN等，深入研究算法原理，并根据迷宫寻宝问题的特点进行改进和优化，例如设计更合理的奖励函数，优化状态空间和动作空间的表示等，以提高算法的效率和寻宝成功率。
3.APP设计与开发阶段：根据研究目标和功能需求，设计迷宫寻宝APP的架构和模块，包括迷宫生成模块、算法训练模块、用户交互模块等，并选择合适的开发工具和技术进行APP的开发和实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.算法改进：针对迷宫寻宝问题的特点，对现有强化学习算法进行改进，例如，设计更合理的奖励函数，考虑迷宫的复杂度和宝藏的分布情况，引导智能体更快地找到宝藏；优化状态空间和动作空间的表示，提高算法的效率。
2.APP设计与实现：将强化学习算法应用于迷宫寻宝APP的开发，设计并实现一个具有用户友好界面的APP，使用户可以直观地体验强化学习算法在迷宫寻宝中的应用效果，并可以自定义迷宫地图和算法参数，进行个性化的学习和娱乐。
3.理论与实践相结合：将强化学习理论与迷宫寻宝游戏的实际应用相结合，不仅可以验证和评估算法的性能，还可以促进强化学习算法在游戏开发领域的应用和推广。
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,李少波,杨宜民,等.强化学习研究及应用综述[J].计算机应用研究,2018,35(11):3201-3210.
2. 李文勇,魏巍,蒙祖强,等.基于深度强化学习的移动机器人导航技术综述[J].控制理论与应用,2020,37(06):1203-1216.
3. 余文勇,丁世飞,林懿伦,等.基于深度强化学习的迷宫机器人路径规划[J].智能系统学报,2019,14(04):781-788.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
