深度强化学习经验回放机制的改进方法研究近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域取得了显著成果。经验回放（ExperienceReplay）作为DRL中的关键技术之一，通过存储和重用历史经验数据，有效提高了样本利用率和训练稳定性。然而，传统的经验回放机制仍存在一些问题，例如样本优先级分配不合理、数据相关性干扰、存储效率低下等，这些问题限制了算法的性能和泛化能力。本研究旨在探讨深度强化学习经验回放机制的改进方法，重点关注如何优化样本选择策略、减少数据偏差、提升存储与计算效率等方面。通过理论分析和实验验证，本研究提出若干改进方案，如动态优先级调整、基于聚类的经验管理、混合回放策略等，以提升DRL算法的学习效率和最终性能。研究结果不仅有助于推动DRL的理论发展，也为实际应用中的算法优化提供了新的思路和方法。
