摘要
深度强化学习（DRL）是一种机器学习技术，通过与环境交互来学习最优决策。它在自动驾驶领域有着广泛的应用，其中包括决策规划。本文将探讨 DRL 在自动驾驶决策规划中的算法实现，重点介绍探索和挑战。
自动驾驶决策规划涉及在动态环境中做出安全可靠的驾驶决策。DRL 算法通过学习环境动力学和决策后果来解决这一问题。通过与环境交互，DRL 代理可以探索和学习最佳行为策略，从而实现自动驾驶车辆的自主导航。
MDP 是描述强化学习环境的数学框架。它包含
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