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本文探讨了DQN在稀疏奖励环境中的局限性及改进方法。研究表明，传统DQN在稀疏奖励场景下存在收敛困难和探索失效问题，导致学习效率低下。针对这些问题，提出了四种核心解决方案：奖励塑形通过设计中间奖励引导智能体；内在好奇心机制赋予探索行为内在奖励；分层强化学习将任务分解为子任务；架构改进采用Dueling DQN等混合算法。研究还发现，结合特征提取增强、混合探索策略和元学习辅助，可有效应对高维状态空间

本文探讨了DQN在稀疏奖励环境中的局限性及改进方法。研究表明，传统DQN在稀疏奖励场景下存在收敛困难和探索失效问题，导致学习效率低下。针对这些问题，提出了四种核心解决方案：奖励塑形通过设计中间奖励引导智能体；内在好奇心机制赋予探索行为内在奖励；分层强化学习将任务分解为子任务；架构改进采用Dueling DQN等混合算法。研究还发现，结合特征提取增强、混合探索策略和元学习辅助，可有效应对高维状态空间

摘要：本文介绍了马尔可夫决策过程（MDP）在医疗决策中的应用，通过比较MDP与传统决策分析方法在活体肝移植最佳时机问题上的表现。研究表明，MDP不仅能更高效地求解最优策略（计算时间显著少于传统方法），还能处理序列决策中的不确定性。文章阐述了MDP的核心概念、求解方法（后向归纳法、价值迭代和策略迭代）及其在医疗领域的潜力，强调其在处理复杂临床决策问题时的优势。案例显示MDP与传统方法得出的最优移植策

摘要：本文介绍了马尔可夫决策过程（MDP）在医疗决策中的应用，通过比较MDP与传统决策分析方法在活体肝移植最佳时机问题上的表现。研究表明，MDP不仅能更高效地求解最优策略（计算时间显著少于传统方法），还能处理序列决策中的不确定性。文章阐述了MDP的核心概念、求解方法（后向归纳法、价值迭代和策略迭代）及其在医疗领域的潜力，强调其在处理复杂临床决策问题时的优势。案例显示MDP与传统方法得出的最优移植策

本文提出了一种双策略强化学习算法（DPRL）来解决共享单车系统的实时再平衡问题。该方法创新性地将库存决策和路径决策解耦，采用基于DQN的双重策略框架分别处理这两个子问题，以更准确地捕捉系统动态变化并最小化需求损失。研究通过多智能体马尔可夫决策过程建模，并在考虑时间和天气因素的实际数据集上进行实验验证。结果表明，DPRL算法显著优于传统的混合整数规划模型和单一策略强化学习方法，为城市交通优化提供了新

本手册是使用 Caltrans 绩效测量系统 (PeMS) 作为支持车道关闭活动的工具的综合指南。 它旨在成为 Caltrans 车道关闭工作人员（包括区域交通经理 (DTM) 和交通管理计划 (TMP) 工程师）进行关闭前设计阶段分析、实时监控车道关闭和评估拥堵情况的资源 以及关闭发生后的安全影响。 虽然本手册确实介绍了基本的 PeMS 报告和导航，但读者可以参考 PeMS 手册简介以更全面地概

一、GCN的原理简单，也有很多博客在说明！链接1：https://arxiv.org/abs/1609.02907链接2：https://mp.weixin.qq.com/s/DJAimuhrXIXjAqm2dciTXg二、GCN的层代码import mathimport torchfrom torch.nn.parameter import Parameterfrom torch.nn.modu

[报错】 ‘numpy.float64’ object cannot be interpreted as an integer

数据结构分析与预处理一、原始数据结构shape:(时间点长度，节点个数，特征个数)1.1 案例示意选取6月20日早上8点到9点数据，网络的站点（网格划分）是5个，每个站点具有3个特征。8：00-8：05[ 特征1， 特征2，特征3]----节点1的特征[4,5,6]-----节点2的特征[7,8,9]-----节点3的特征[10,1