GB-DQN：非定常強化学習のための勾配ブーストDQNモデル

この研究は、非定常強化学習シナリオ向けに、勾配ブースティング技術を用いたDeep Q-Networks (DQN)の改善を探求しています。ダイナミックな環境へのDQNの適応に焦点を当てることは、ロボット工学、ゲームプレイ、およびその他の現実世界のアプリケーションにとって実用的な関連性を示唆しています。

• •強化学習における非定常環境の課題に対処。
• •DQNと勾配ブースティングを組み合わせ、パフォーマンスを向上。
• •さまざまな動的制御問題に適用できる可能性。