Improve exploration in deep reinforcement learning for UAV path planning using state and action entropy

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标题	Improve exploration in deep reinforcement learning for UAV path planning using state and action entropy 基于状态和动作熵的无人机路径规划深度强化学习改进探索相关领域强化学习运动规划计算机科学人工智能熵（时间箭头）路径（计算）机器学习人机交互机器人物理量子力学程序设计语言
网址	https://doi.org/10.1088/1361-6501/ad2663
DOI	10.1088/1361-6501/ad2663 doi
其它	期刊：Measurement Science and Technology 作者：Hui Lv; Y. T. Chen; Shibo Li; Baolong Zhu; Min Li 出版日期：2024-02-22
求助人	大气绮露在 2024-08-22 22:19:13 发布自天津，悬赏 10 积分
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