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→DQN 的应用领域
===机器人控制与路径规划===
===机器人控制与路径规划===
[[文件:DQN与传统路径规划算法的对比.jpg|缩略图|DQN与传统路径规划算法的对比]]
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参考综述<ref>{{cite journal|last1=Sun|first1=Huihui|last2=Zhang|first2=Weijie|last3=Yu|first3=Runxiang|last4=Zhang|first4=Yujie|title=Motion planning for mobile robots—Focusing on deep reinforcement learning: A systematic review|journal=IEEE Access|year=2021|volume=9|pages=69061–69081|doi=10.1109/ACCESS.2021.3076530|publisher=IEEE}}</ref>这些方法都是使用DQN直接从原始传感器数据映射到动作，无需依赖预先构建的环境模型或先验知识。
*输入类型：包括RGB图像、深度图像、激光雷达点云等，用于感知环境状态。
*输出动作：离散动作空间（如前进、左转、右转），适用于导航和避障任务。
[[文件:应用于机器人路径规划.jpg|缩略图|基于DQN的机器人控制与路径规划算法示意图]]
===推荐系统中的策略优化===
===推荐系统中的策略优化===