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抗干扰跳频算法优化：基于深度强化学习的自适应跳频决策
在无线通信领域，干扰问题一直是制约通信质量和可靠性的关键因素。随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源日益紧张，各种干扰源层出不穷，如恶意干扰、同频干扰、邻频干扰等。跳频通信作为一种有效的抗干扰技术，通过不断改变载波频率来躲避干扰，从而提高通信的抗干扰能力。然而，传统的跳频算法往往基于固定的跳频图案和规则，难以适应复杂多变的干扰环境。深度强化学习作为一种新兴的机器学习方法，具有强大的决策和自适应能力，将其应用于抗干扰跳频算法优化，实现自适应跳频决策，具有重要的研究意义和应用价值。
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深度强化学习是什么？有什么优点？
深度强化学习（DRL）是人工智能研究领域的一个令人兴奋的领域，具有潜在的问题领域的适用性。有些人认为DRL是人工智能的一种途径，因为它通过探索和接收来自环境的反馈来反映人类的学习。最近DRL代理
