深度强化学习综述：兼论计算机围棋的发展

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深度强化学习综述：兼论计算机围棋的发展

赵冬斌;邵坤;朱圆恒;李栋;陈亚冉;王海涛;刘德荣;周彤;王成红

【期刊名称】《控制理论与应用》 【年(卷),期】2016(033)006

【摘 要】Deep reinforcement learning which incorporates both the advantages of the perception of deep learning and the decision making of reinforcement learning is able to output control signal directly based on input images. This mech-anism makes the artificial intelligence much close to human thinking modes. Deep reinforcement learning has achieved remarkable success in terms of theory and application since it is proposed. ‘Chuyihao–AlphaGo’, a computer Go deve-loped by Google DeepMind, based on deep reinforcement learning, beat the world’s top Go player Lee Sedol 4:1 in March 2016. This becomes a new milestone in artificial intelligence history. This paper surveys the development course of deep reinforcement learning, reviews the history of computer Go concurrently, analyzes the algorithms features, and discusses the research directions and application areas, in order to provide a valuable reference to the

development of control theory and applications in a new direction.%深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。自提出以来，深度强化学习在理论和应用方面均取得了显著的成果。尤其是谷歌深智(DeepMind)团队基于深度强化学习方法研发的计算机围棋“初弈号–AlphaGo”，在2016年3月


以4：1的大比分战胜了世界围棋顶级选手李世石(Lee Sedol)，成为人工智能历史上一个新里程碑。为此，本文综述深度强化学习的发展历程，兼论计算机围棋的历史，分析算法特性，探讨未来的发展趋势和应用前景，期望能为控制理论与应用新方向的发展提供有价值的参考。 【总页数】17页(P701-717)

【作 者】赵冬斌;邵坤;朱圆恒;李栋;陈亚冉;王海涛;刘德荣;周彤;王成红

【作者单位】中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190;中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190;中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190;中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190;中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190;中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190;北京科技大学自动化学院，北京100083;清华大学自动化系，北京100084;国家自然科学基金委信息科学部，北京100085 【正文语种】中 文 【中图分类】TP273 【相关文献】

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