【摘 要】
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由深度学习（deep learning, DL）和强化学习（reinforcement learning, RL）结合形成的深度强化学习（deep reinforcement learning, DRL）是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省计算机信息处理技术重点实验室（苏州大学）,符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）,常熟理工学院计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61303108,61373094,61772355);江苏省高校自然科学研究项目重大项目(17KJA520004);符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)资助项目(93K172014K04);苏州市应用基础研究计划工业部分(SYG201422);高校省级重点实验室(苏州大学)项目(KJS1524);中国国家留学基金项目(201606920013)~~
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由深度学习（deep learning, DL）和强化学习（reinforcement learning, RL）结合形成的深度强化学习（deep reinforcement learning, DRL）是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破.为了减少转移状态之间暂时的相关性，传统深度Q网络使用经验回放的采样机制，从缓存记忆中随机采样转移样本.然而，随机采样并不考虑缓存记忆中各个转移样本的优先级，导致网络训练过程中可能会过多地采用信息较低的样本，
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