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基于强化学习的启发式方法指导领域无关动态规划
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于强化学习的新方法，解决了领域无关动态规划中的搜索不足问题。实验结果显示，该方法在多个基准领域上显著优于传统的DIDP和贪婪启发式方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于强化学习的新方法，解决了领域无关动态规划中的搜索不足问题。
- 该方法利用强化学习获得启发式函数，改善了用户定义的双边界指导搜索。
- 开发了两种基于强化学习的指导方法，实验结果显示其性能显著优于传统的DIDP和贪婪启发式方法。
- 在多个基准领域上，该方法表现出更好的运行性能。
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