9、人工智能在交通领域的应用与发展

人工智能在交通领域的应用与发展

1. 强化学习（RL）概述

强化学习适用于众多其他机器学习算法难以解决的复杂问题。其在现实世界中的应用广泛，涵盖机器人技术、自动驾驶、工业自动化、配送管理、电力系统、交通控制等领域。由于具备自主学习策略的能力，强化学习更接近通用人工智能（AGI），有望成为一项突破性技术，推动人工智能的进一步发展。

1.1 强化学习的形式框架

强化学习的形式框架借鉴了马尔可夫决策过程（MDP）的最优控制问题，MDP 是一种顺序决策问题的概率模型，用 表示，各部分定义如下：
- 状态集 S ：在时间步 t，智能体观察环境的状态 st ∈S。状态是对所建模问题状态中所有重要信息的唯一表征，状态空间可以是离散的或连续的。
- 动作集 A ：在时间步 t，智能体采取动作 at ∈A 与环境进行交互。
- 转移函数 P ：P(st+1|st, at) 记录了在采取动作 at 后，从状态 st 转移到状态 st+1 的概率。
- 奖励函数 R ：在时间步 t，智能体根据 R(st, at) 获得奖励 rt。奖励是学习算法在实现全局目标方面表现的信号，可为正或负，为系统控制提供方向。
- 折扣因子 γ ：控制即时奖励与未来奖励的重要性。智能体的目标是最大化轨迹 τ 上的累积奖励概念，即 R(τ) = ∑∞t=0 γ^t rt。

1.2 价值函数与 Q 值函数

• 价值函