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針對經(jīng)典深度Q網(wǎng)絡（DepΩ Network，DQN）算法在訓練初期收斂速度慢的問題，文中提岀一種新的基于函數(shù)逼近協(xié)同更新的DQN算法。該算法在經(jīng)典的DQN算法的基礎上融合了線性函數(shù)方法，在訓練的初期利用線性函數(shù)逼近器來代替神經(jīng)網(wǎng)絡中的行為值函數(shù)網(wǎng)絡，并提出一種離策略值函數(shù)更新規(guī)則，與DQN協(xié)同更新值函數(shù)參數(shù)，加快神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)優(yōu)化，進而加快算法的收斂速度。將改進后的算法與DQN算法用于 Cartpole和 Mountain car問題，實驗結果表明，改進后的算法具有更快的收斂速度。
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