万州网站建设果园路,如何让百度收录网站,行业查询网站,甘肃省建设厅查行网站#x1f4e2;在2025年初#xff0c;非常荣幸能通过审核进入到《2024年度CSDN博客之星总评选》TOP300的年度评选中#xff0c;排名40。这还是第一次来到这个阶段#xff0c;作为一名博士研究生#xff0c;还是备受鼓舞的。在这里我将以回顾的方式讲述一下这一年在CSDN中走过… 在2025年初非常荣幸能通过审核进入到《2024年度CSDN博客之星总评选》TOP300的年度评选中排名40。这还是第一次来到这个阶段作为一名博士研究生还是备受鼓舞的。在这里我将以回顾的方式讲述一下这一年在CSDN中走过的路也对这一年来在强化学习领域的相关算法和内容进行总结。 【博客之星】2024年度个人成长、强化学习算法领域总结
目录
一、2024这一年的回顾
1.发文数量
2.文章数据
3.博客数据
4.博客成就
5.博客之星评选
二、2024年度强化学习算法总结
1.强化学习的核心改进
2.强化学习的跨领域应用
3.技术集成与生态系统
4.未来展望
5.总结
三、文末愿景 一、2024这一年的回顾
1.发文数量 在这一年的创作中共发布94篇文章其中强化学习算法相关文章发布了65篇将其分为了六个专栏主要关注于单智能体强化学习算法、多智能体强化学习算法。 在强化学习文章的基础上总结了强化学习相关算法建立了GitCode算法库希望在未来打造成最完备的强化学习算法库也得到了GitCode官方的支持: 单智能体强化学习算法库 多智能体强化学习算法库 2.文章数据 强化学习算法相关文章是这个系列的主要文章得益于大家的支持每篇文章基本都得到了2000的阅读量、100的点赞、评论、收藏。 很多文章也进入了热榜也十分有幸多次上了综合热榜、领域内容榜结构与算法、人工智能多次斩获第一No.1 3.博客数据 截至目前为止访问量突破了百万大关博客总排名也进入了前1000名获得了2W粉丝的支持感谢这一年来大家的关照。 文章的点赞达到了9420次内容获得了10620次评论、10865次收藏、代码片获得了7732次分享。 4.博客成就 2024年是十分值得纪念的一年在这一年中通过对嵌入式领域、人工智能领域、通信领域的文章的发布成为了人工智能领域优质创作者随后时间通过对强化学习算法系列文章的发布以成为了 CSDN博客专家。之后扩展到了其他社区也取得了一定成就如成为了华为云享专家等。 博客也多次成为了创作者周榜第一No.1从长沙周榜第一转移到了上海市周榜第一。 5.博客之星评选 今年也是很有幸成功入围2024年博客之星创作影响力排名榜总分490满分500排名第40名。往年只是看着各位大佬互相发招今年很荣幸获得这个机会能够和各位大佬互相交流让我受益匪浅。也希望在接下里的评选中能够得到大家的支持感谢感谢 二、2024年度强化学习算法总结 2024年强化学习Reinforcement Learning, RL领域取得了显著的进展其研究热点涵盖了理论创新、实际应用和技术集成。本文从强化学习的核心改进、跨领域应用以及未来趋势展望等方面为您通俗解读这一年的重要成果。
1.强化学习的核心改进 高效性与稳定性的新突破 样本效率通过结合模型学习Model-based RL和基于信任区域优化TRPO、PPO的改进样本效率显著提高尤其在少样本场景下的性能更为突出。探索机制优化引入基于智能记忆的探索策略如Memory Augmented Exploration使得探索过程更加智能化减少冗余。长期依赖建模Transformer架构被广泛用于捕捉复杂任务中的长时依赖关系。 离线强化学习的迅速发展 离线RLOffline RL技术通过整合大规模的历史数据进行策略优化突破了传统RL对实时环境交互的依赖。2024年结合生成对抗网络GAN和自监督学习Self-Supervised Learning的离线RL算法在医疗、自动驾驶等领域大显身手。 多智能体系统的强化学习 多智能体RLMulti-Agent RL取得了新的突破尤其是在多智能体协作与博弈的场景中。结合博弈论的平衡点算法如Nash-DQN和通信增强技术使得智能体之间的协作更加高效。
2.强化学习的跨领域应用 工业与工程优化 强化学习被用于物流调度、供应链优化等实际问题显著提高了资源利用率。特斯拉和亚马逊的物流机器人项目广泛采用基于RL的动态路径规划算法。制造业中RL用于设备维护预测和流程优化减少了非计划性停机时间。 医疗与健康管理 在医疗领域RL被用于个性化治疗方案的推荐例如癌症治疗中的动态剂量调整。基于RL的健康管理模型通过预测用户行为和健康风险优化个性化的健康干预措施。 游戏与内容生成 AlphaZero框架的改进被用于游戏AI开发展现出超越人类的策略水平。RL还被用于生成艺术内容和增强虚拟现实体验为游戏和影视行业注入了新活力。
3.技术集成与生态系统
强化学习与大模型的融合 2024年强化学习与大规模语言模型如GPT-4.5的结合成为研究热点。这种融合实现了从语言到动作的无缝连接为人机交互、机器人导航等场景带来更多可能。 提出了新型RLHFReinforcement Learning with Human Feedback技术优化模型输出质量同时增强用户体验。
强化学习与图神经网络的协同 强化学习与图神经网络GNN的结合在大规模网络优化如社交网络分析、通信网络优化中表现突出。这种协同方式极大地扩展了RL的应用边界。
4.未来展望 更高的样本效率与鲁棒性 未来的强化学习将继续聚焦于提高样本效率和策略的鲁棒性探索如何在更复杂的环境中实现快速收敛。 伦理与安全性问题 随着RL在实际应用中的广泛部署其安全性和伦理问题日益凸显。未来需要更全面的约束机制和验证方法。 普及与工具化 RL工具包的不断完善如RLlib和TensorFlow Agents让更多开发者能够快速上手并将其应用于真实场景。
5.总结 2024年强化学习领域经历了理论与实践的双重飞跃其在智能系统开发、生产优化和人类福祉提升方面发挥了重要作用。展望未来随着技术的持续突破和生态的逐步完善强化学习将为更多行业赋能推动智能化社会的加速到来。 三、文末愿景 在最后作为一名耕耘在算法领域的研究生程序猿我想用一个经典算法作为2024年的总结它能够通过结合来时的路与展望终点的路为我提供一个优质的前进路径。如果我能够规划好未来或许未来的我能够走向一条次优路径甚至是走向人生的最优路径。 项目A*算法代码作者不去幼儿园时间2025年1月19日
import heapq
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[font.family] SimHei # Windows系统常用中文字体def heuristic_func(node, goal):# 将当前节点和目标节点组合为一个状态输入神经网络# value np.linalg.norm(np.array(node) - np.array(goal)) # 欧式距离value sum(map(lambda x, y: math.fabs(x - y), node, goal)) # 曼哈顿距离return valuedef reconstruct_path(came_from, current):# 从目标节点倒推到起点返回完整路径path [current]while current in came_from:current came_from[current]path.append(current)path.reverse() # 翻转路径使其从起点到终点return pathdef Astar(env, start, goal, function_flagFalse):# 初始化开启列表用优先队列存储待处理节点open_list []open_list_ []close_list []close_list_ []heapq.heappush(open_list, (0, start)) # 优先级为 f_score节点为 startopen_list_.append(start)came_from {} # 记录每个节点的上一个节点g_score {start: 0} # 记录从起点到当前节点的实际代价f_score {start: heuristic_func(start, goal) g_score[start]} # 初始总代价transition_cost 1 # 状态转移代价GAMA 0.5step_num 0while open_list:step_num 1# 从优先队列中取出代价最低的节点current_tuple heapq.heappop(open_list)current current_tuple[1]open_list_.remove(current)close_list.append(current_tuple)close_list_.append(current)if current goal:# 找到目标重建路径并返回return reconstruct_path(came_from, current), step_num# 遍历当前节点的所有邻居for neighbor, cost in env.get_neighbors(current, transition_cost):tentative_g_score g_score.get(current, float(inf)) cost # 计算临时的 g_scoreif neighbor in close_list_:continueif neighbor not in open_list_:# 如果从当前节点到邻居的路径更短更新路径信息came_from[neighbor] currentg_score[neighbor] tentative_g_score# 计算邻居的 f_score 并加入优先队列f_score[neighbor] GAMA*tentative_g_score (1-GAMA)*heuristic_func(neighbor, goal)# if (f_score[neighbor], neighbor) not in open_list:open_list_.append(neighbor)heapq.heappush(open_list, (f_score[neighbor], neighbor))else:if tentative_g_score g_score.get(neighbor, float(inf)):# 如果从当前节点到邻居的路径更短更新路径信息came_from[neighbor] currentg_score[neighbor] tentative_g_score# 计算邻居的 f_score 并加入优先队列f_score[neighbor] GAMA * tentative_g_score (1 - GAMA) * heuristic_func(neighbor, goal)# if (f_score[neighbor], neighbor) not in open_list:open_list_.append(neighbor)heapq.heappush(open_list, (f_score[neighbor], neighbor))return None, step_num # 没有找到路径
在这新的2025年中也祝愿阅读这篇文章的你们都能找到属于自己人生的最优路径。
所愿皆所得所念皆所愿所期皆所念所念皆星河。
人生之路幸福美满不留遗憾。
