基于强化学习的路径规划算法研究主要关注如何利用强化学习技术解决智能体在复杂环境中的最优路径规划问题。该算法通过智能体与环境的交互学习，不断优化策略以获得最佳路径规划方案。强化学习算法能够适应动态变化的环境，并处理不确定性和部分可观测性问题，因此在机器人导航、自动驾驶、物流配送等领域具有广泛的应用前景。研究重点包括算法效率的提升、奖励函数的设计、状态空间的表示以及多智能体协作等问题。