1. 背景介绍
1.1 智能城市：未来都市的蓝图
智能城市作为未来都市发展的蓝图，旨在利用先进的信息与通信技术 (ICT) 提升城市治理效率、改善居民生活质量、促进经济可持续发展。其核心在于将城市中的各个系统，包括交通、能源、水资源、公共安全等，整合为一个有机整体，并通过数据分析、人工智能等技术实现智能化管理和服务。
1.2 强化学习：智能决策的新引擎
强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一种重要分支，近年来在智能城市建设中展现出巨大潜力。其核心思想是通过与环境交互，不断试错学习，最终找到最优的决策策略。与传统的监督学习和无监督学习相比，强化学习更适用于解决智能城市中复杂的动态决策问题，例如交通信号灯控制、能源调度优化、灾害预警响应等。
1.3 深度 Q-learning：强化学习的强大工具
深度 Q-learning (Deep Q-learning, DQN) 作为强化学习的一种经典算法，将深度学习与 Q-learning 算法相结合，有效解决了传统 Q-learning 算法在处理高维状态空间和复杂动作空间时的局限性。DQN 利用深度神经网络逼近 Q 函数，并通过经验回放机制和目标网络技术
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/141099242
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。