近年来,随着人们对人工智能和机器学习领域的不断探索和研究,使用机器学习方法的应用在实际生活中屡见不鲜,如网络搜索、机器视觉、语音识别和自动驾驶等领域。本文针对无人汽车在高速驾驶模拟环境中的学徒学习算法进行研究和分析,指出了传统学徒学习算法的不足,改进了其核心部分——奖励函数特征权重向量选取算法,并在初始策略的选择上进行优化,提高了其在汽车自动驾驶行为模拟应用中的执行效率和准确度。本文的主要工作有以下三个部分：(1)针对传统学徒学习算法的优点和不足,提出了一种改进的学徒学习算法——基于最大边界方法的学徒学习算法,在传统学徒学习算法中加入了最大边界方法的思想,同时针对传统学徒算法初始策略选择较困难的情况,优化了初始策略的选择过程,提高了算法的执行效率；(2)将学徒学习算法应用于高速环境下汽车自动驾驶问题中,针对该问题进行了建模和算法设计,为高速环境下汽车自动驾驶问题提供了新的模型和方法；(3)针对改进后的算法进行仿真实验和数据对比,验证了基于最大边界方法的学徒学习算法的有效性,并对未来工作方向进行了说明。