案例介绍
为了解决基于深度Q网络（DQN）的路径规划任务面临的样本效率低下、收敛速度慢、内存需求量大等问题，更快更好的在复杂环境中准确跟踪目标。在深度强化学习技术的基础上，提出了在移动传感器上使用D3QN算法实现对目标的路径规划。D3QN算法有三个方面的优势，一是通过一种优先经验回放机制，提高样本效率；二是通过将动作的选择和动作的评估分别用不同的值函数来实现，降低过估计的影响；三是通过改变网络架构，提高收敛速度和效果。并且采用GNU Radio软件平台和Python语言进行仿真验证。通过实验表明，与DQN方法相比，D3QN的方法能够有效地降低系统能耗、提高处理任务的实时性，提供了显著的速度改进和鲁棒性。
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