v1.1withoutAck

chap/chap1.tex

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-    强化学习的技术源于行为主义心理学理论（Behaviorism Theory）中试错学习，同时与控制领域中的最优控制理论、近似动态规划（Approximate Dynamic Programming，ADP）等合流形成\supercite{kaelbling1996reinforcement}\supercite{russell2016artificial}\supercite{sutton2018reinforcement}。试错学习的思想就是动物或其他智能体通过反复的过程完成学习，动物出于某种动机采取一定的行动，在采取行动后能够得到某种刺激，刺激与实现动机的行动之间产生映射关系，正面的刺激会强化采取该行为的期望，而负面的刺激会削弱采取行为的期望，为了实现动机就会重复采取行动从而实现最终的目标\supercite{morales2012introduction}。强化学习的基本思想就是模拟生物的这种为了适应环境而进行进化的过程，自主地学会如何在环境中采取行动，以获得最大的奖励。
+    强化学习的技术源于行为主义心理学理论（Behaviorism Theory）中试错学习，同时与控制领域中的最优控制理论、近似动态规划（Approximate Dynamic Programming，ADP）等合流形成\supercite{kaelbling1996reinforcement}\supercite{russell2016artificial}\supercite{sutton2018reinforcement}。试错学习的思想就是动物或其他智能体通过反复的过程完成学习，动物出于某种动机采取一定的行动，在采取行动后能够得到某种刺激，刺激与实现动机的行动之间产生映射关系，正面的刺激会强化采取该行为的期望，而负面的刺激会削弱采取行为的期望，为了实现动机就会重复采取行动从而实现最终的目标\supercite{morales2012introduction}。强化学习的基本思想就是模拟生物的这种为了适应环境而进行进化的过程，自主地学会如何在环境中采取行动，以获得最大的奖励\supercite{周碧莹2019基于强化学习的卫星网络资源调度机制}。
 
     相较于无监督学习和有监督学习，强化学习的方法更加灵活。在无监督学习和有监督学习中，解决问题需要明确定义问题和解决问题的模式。而在强化学习中，更多地关注确定可以采取的行动，而不需要明确规定如何执行这些行动。通过不断地尝试和错误，强化学习系统可以自主学习并逐步优化其行动策略，最终达到最优解。
 
-    强化学习在优化决策、解决问题等方面具有广泛的应用，例如棋牌对弈、机器人模拟等。值得注意的是，强化学习与卫星通信系统的星上资源分配问题具有一定的相似性。在卫星通信系统中，卫星需要根据不同的卫星业务申请和当前的通信环境，为每个用户提供相应的资源分配。然后，根据资源分配的反馈信息，优化全局的通信业务决策策略。在这样的环境下，强化学习可以被视为一种有效的方法，通过不断地学习和调整，来实现资源分配的最优化。
+    强化学习在优化决策、解决问题等方面具有广泛的应用，例如棋牌对弈、机器人模拟等。值得注意的是，强化学习与卫星通信系统的星上资源分配问题具有一定的相似性。在卫星通信系统中，卫星根据不同的业务申请需求、流量需求、资源分配情况，为每个用户提供相应的资源分配。分配完成后，根据资源分配的结果得到相应的反馈信息，优化全局的决策策略。在这样的环境下，强化学习可以被视为一种有效的方法，通过不断地学习和调整，来实现资源分配的最优化。
 
 \section{研究现状}