空间感知深度强化学习与巡逻官员问题
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该论文提出了一种名为 SATOP 的新型空间感知深度强化学习方法，通过创造每个动作的表示，并利用停车位、代理和动作之间的空间关系，以及学习给定环境中未来动作之间的相互关系，实现在提高罚款的同时动态调整到当前可罚款的停车违规情况，并计划提高官员在违规发生时到达的可能性，结果显示 SATOP 始终优于现有最先进的任务态势官员并能罚款多达 22% 的停车违规。
该论文介绍了一种名为SATOP的新型空间感知深度强化学习方法，通过学习停车位、代理和动作之间的空间关系，以及未来动作之间的相互关系，实现在提高罚款的同时动态调整到当前可罚款的停车违规情况，并计划提高官员在违规发生时到达的可能性。结果显示，SATOP在停车违规方面表现优于现有方法，能罚款多达22%的停车违规。
