人工智能强化学习算法优化及应用拓展

张  全; 李子玉; 车  越

doi:https://doi.org/10.37155/2717-5197-0810-18

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人工智能强化学习算法优化及应用拓展

张全（天津瑞洋海洋工程有限公司）

李子玉（天津瑞洋海洋工程有限公司）

车越（天津北海油人力资源咨询服务有限公司）

https://doi.org/10.37155/2717-5197-0810-18

Abstract

强化学习作为人工智能领域核心学习范式，在自主决策场景中具有重要应用价值，但经典算法存在样本效率低、探索-利用失衡、泛化能力不足等瓶颈。本文结合深度学习与强化学习融合等关键技术，重点从样本效率和探索-利用平衡两大方向开展算法优化，通过优化样本全流程处理、构建自适应平衡机制，搭配合理量化指标提升算法性能。同时拓展算法在复杂场景与新兴领域的应用，完善适配与防控策略。研究表明，优化后的算法可有效降低无效消耗、提升鲁棒性，为强化学习算法的规模化落地提供技术支撑，推动其在多领域的实用化发展。

Keywords

人工智能；强化学习；关键技术；算法优化；应用拓展

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Publishing time:2026-05-31
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