Journal of International Education Forum

本研究提出了一种结构交互驱动的机器人深度强化学习控制方法，旨在提升机器人在复杂动态环境中的决策效率与适应能力。通过引入结构交互模型，算法能够有效捕捉环境动态和行为策略之间的关系，促进了学习速度和系统稳定性的提升。实验结果显示，该方法在减少计算时间、提高任务执行准确性方面显著优于传统控制方法。综合多种性能指标的评估与数据可视化佐证了新方法的有效性与可行性，同时系统化的误差分析进一步完善了该方法的实际应用。研究为智能化控制系统中的挑战提供了新的解决方案和发展方向。