深度强化学习在水下目标识别中的应用研究

深度强化学习的发展标志着人工智能领域的一次革命性进步。它结合了深度学习和强化学习的技术，使智能 体能够在复杂、未知的环境中不断改进和优化自己的行为。论文首先对强化学习及深度强化学习相关的主流算法进行了综 述，剖析了现有方法的优点和局限性。进一步地，文章详细分析了深度强化学习在军事领域的具体应用，重点聚焦于水下目 标识别方向，并为实际推进深度强化学习技术在军事领域应用落地所面临的一系列问题和挑战进行了全面评估，旨在促进 这一技术在军事领域的可持续发展，为未来相关研究和实践提供了有力的参考。

深度学习（DL）和强化学习（RL）是机器学习 的两个重要子领域，近年来在理论发展和实际应用 等方面都取得了巨大进步。深度学习的基本前提 是使用复杂的神经网络架构和非线性变换技术来 有效地提取低级数据特征，并创建重要且难以获取 的抽象特征，从而实现高效的数据分析。该方法在 图像检测、语音识别、自然语言处理等领域取得了 优异的成绩［1］ 。强化学习的基本原则是通过智能 体与环境的不断交互，获得的经验奖励让智能体自 行探索，学习最优策略［2］ 。该方法已广泛应用于机 械手控制、模拟仿真等领域。 深度强化学习（DRL）结合了深度学习和强化 学习的方法，旨在解决复杂、高维度的状态空间和 连续动作空间中的强化学习问题。图 1 展示了深 度强化学习的整体框架［3］ 。 在交互过程中，智能体通过与环境的互动获取观测信息，利用深度神经网络来学习环境的表示， 并输出决策策略，以最大化累积奖励。深度强化学 习的关键算法包括深度Q网络（DQN）、深度确定性 策 略 梯 度（DDPG）、双 重 深 度 确 定 性 策 略 梯 度 （TD3）等，这些算法通过端到端的学习方式可有效 地处理复杂问题。Mnih［4~5］ 等为深度强化学习在实 际任务中的应用奠定了基础。DRL 在诸如自动驾 驶、机器人控制和游戏领域取得了显著的成功，为 处理复杂决策问题提供了强大的工具。