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Q-network
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新框架在不确定性下利用AI进行地质导向
一个新框架整合了粒子滤波和强化学习，以在地质不确定性下优化地质导向决策。该方法使用粒子滤波进行概率性地下解释，并使用基于价值的强化学习进行顺序决策。该框架与近似动态规划和深度Q学习进行了评估，展示了改进的导向平滑度和操作洞察力。
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多智能体强化学习高效测绘河流羽流
研究人员开发了一种新颖的多智能体强化学习方法，用于河流羽流的长期测绘，并以Douro河为例进行了演示。该方法采用一个中央协调器，该协调器与多个自主水下航行器（AUVs）间歇性通信，以收集数据并发出指令。该系统集成了时空高斯过程回归与多头Q网络控制器，与现有基准相比，显示出更高的准确性和操作续航能力。