基于Transformer的强化学习方法在智能决策领域的应用：综述

袁唯淋; 陈佳星; 陈少飞; 冯大为; 胡振震; 李鹏; 赵卫伟

doi:10.1631/FITEE.2300548

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基于Transformer的强化学习方法在智能决策领域的应用：综述

常规文章 | Updated：2024-07-11

- 基于Transformer的强化学习方法在智能决策领域的应用：综述
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- Transformer in reinforcement learning for decision-making: a survey
- “在决策领域，强化学习（RL）取得了重大成功，其中深度神经网络起着关键作用。本文对基于变压器的RL（TransRL）模型进行了全面的调查，探索了基本模型、高级算法和典型应用，为解决当前RL方法中的固有问题提供了解决方案。这是同类评论中的第一篇，为RL社区追求未来方向提供了见解和灵感。”
- 信息与电子工程前沿（英文） 2024年25卷第6期页码：763-790
- Affiliations：
  
  1.College of Information and Communication, National University of Defense Technology, Wuhan 430014, China
  2.College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha 410072, China
  3.Laboratory for Parallel and Distributed Processing, National University of Defense Technology, Changsha 410072, China
- Author bio：
  
  E-mail: yuanweilin12@nudt.edu.cn
  ‡Corresponding author
- Funds：
  
  National Natural Science Foundation of China(62376280)
- DOI：10.1631/FITEE.2300548
  中图分类号： TP18
- 纸质出版日期：2024-06-0 ，
  
  收稿日期：2023-08-14，
  
  录用日期：2023-11-24
- Accepted：
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袁唯淋, 陈佳星, 陈少飞, 等. 基于Transformer的强化学习方法在智能决策领域的应用：综述[J]. 信息与电子工程前沿（英文）, 2024,25(6):763-790.

WEILIN YUAN, JIAXING CHEN, SHAOFEI CHEN, et al. Transformer in reinforcement learning for decision-making: a survey. [J]. Frontiers of information technology & electronic engineering, 2024, 25(6): 763-790.
袁唯淋, 陈佳星, 陈少飞, 等. 基于Transformer的强化学习方法在智能决策领域的应用：综述[J]. 信息与电子工程前沿（英文）, 2024,25(6):763-790. DOI： 10.1631/FITEE.2300548.

WEILIN YUAN, JIAXING CHEN, SHAOFEI CHEN, et al. Transformer in reinforcement learning for decision-making: a survey. [J]. Frontiers of information technology & electronic engineering, 2024, 25(6): 763-790. DOI： 10.1631/FITEE.2300548.

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