Enhanced Deep Q-Learning for 2D Self-Driving Cars: Implementation and Evaluation on a Custom Track Environment
Dit onderzoek presenteert de implementatie en evaluatie van een verbeterde Deep Q-Learning-architectuur voor een zelfrijdende auto op een 2D-spoor, waarbij een aangepast model met prioriteitsgebaseerde actiekeuze een gemiddelde beloning van ongeveer 40 bereikte, wat 60% hoger is dan het originele DQN.