本文研究了强化学习中DQNs的混沌特性，分析其在不同任务中的适应能力。实验显示，当Q值估计更接近真实值时，模型适应新任务的速度更快。研究为选择高效算法提供了参考。

本文研究了强化学习中DQNs的混沌特性，分析其在不同任务中的适应能力。实验显示，当Q值估计更接近真实值时，模型适应新任务更快。这为选择高效算法提供了指导。