1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义
近年来，深度学习和强化学习作为人工智能领域的两大热门研究方向，取得了令人瞩目的成就。

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域展现出强大的能力，而强化学习则在游戏博弈、机器人控制、自动驾驶等领域取得了突破性进展。

将深度学习与强化学习相结合形成的深度强化学习，兼具了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，为解决复杂问题提供了新的思路和方法，在游戏ai、机器人控制、资源优化等领域具有广阔的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述
深度强化学习在游戏ai领域取得了令人瞩目的成就，例如deepmind开发的alphago、alphazero等在围棋、象棋等复杂游戏中战胜了人类顶尖选手，展现出深度强化学习在解决复杂问题上的巨大潜力。

flappybird作为一款简单但极具挑战性的游戏，也吸引了众多研究者的关注，并尝试利用各种深度强化学习算法解决该游戏问题。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以flappybird游戏为平台，深入研究深度强化学习算法的应用。

主要研究内容包括：
1.flappybird游戏环境分析：对flappybird游戏规则进行深入分析，提取游戏关键要素，为游戏环境建模奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作。

1.理论分析阶段：深入研究flappybird游戏规则和特点，分析游戏环境的复杂性和挑战性。

系统学习深度强化学习理论，包括强化学习基础、深度学习基础、深度强化学习算法分类等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对flappybird游戏特点的深度强化学习算法改进:本研究将针对flappybird游戏的特点，对现有的深度强化学习算法进行改进，例如设计更合理的状态空间、动作空间和奖励函数，以提高算法的学习效率和游戏得分。

2.多种深度强化学习算法的比较与分析:本研究将比较和分析多种深度强化学习算法在flappybird游戏中的性能表现，为算法选择和改进提供参考。

3.深度强化学习智能体的可视化分析:本研究将对深度强化学习智能体的学习过程和游戏策略进行可视化分析，以直观地展示算法的性能和特点。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李玉鑑,史忠植.深度强化学习的研究进展[j].软件学报,2019,30(01):27-43.

2.刘全,邓方,赵东岩,等.深度强化学习综述[j].计算机学报,2017,40(06):1249-1270.

3.焦李成,杨淑媛,刘芳,等.深度强化学习及其研究进展[j].计算机学报,2017,40(01):1-28.