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《基于强化学习的无人机飞行调度研究》
一、引言
随着无人机技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。无人机飞行调度作为无人机应用的重要环节，其优化问题日益受到关注。传统的无人机飞行调度方法往往依赖于规则和启发式算法，这些方法在面对复杂和动态环境时可能无法达到理想的调度效果。近年来，强化学习作为一种新兴的机器学习方法，在解决复杂决策问题中表现出强大的能力。因此，本文将探讨基于强化学习的无人机飞行调度研究。
二、强化学习理论基础
强化学习是一种通过试错学习的方式进行决策的机器学习方法。它通过智能体（Agent）与环境进行交互，根据环境的反馈调整自身的行为策略，以实现长期收益的最大化。强化学习的
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