增强学习算法
描述给定的算法在决策中有效的情况.
强化学习算法在决策中有效的情况之一是智能城市的交通流量管理.这将涉及负责管理城市内的不同交叉点的交通灯的代理人.代理人将从启动交通灯序列开始,并通过传感器,摄像头和其他工具观察交通流量模式.一旦代理人观察到这些模式,它可以通过改变交通灯序列开始做出优化交通流量的决定.在交叉点的等待时间和拥堵减少等积极结果将加强代理人的决策,使其能够从过去的决策中学习.随着时间的推移,随着越来越多的数据积累,代理人将能够预测交通流量和近实时做出决定,以改善城市的整体功能.随着代理人不断学习,它将通过交通管理系统的持续改善,从而使城市的整体决策流量变得更有效.