摘要
船舶避碰是航海领域的关键问题，关系到海上交通安全和生命财产安全。
随着海上交通量的增加和船舶智能化的发展，基于强化学习的船舶避碰算法逐渐成为研究热点。
强化学习作为一种机器学习方法，能够使智能体在与环境交互的过程中学习最佳避碰策略，具有较强的自主学习和适应能力。
本文首先介绍了船舶避碰和强化学习的基本概念，然后从单船避碰和多船避碰两个方面综述了基于强化学习的船舶避碰算法的研究现状，并对不同算法的优缺点和适用场景进行了分析，最后总结了现有研究存在的问题并展望了未来的研究方向。
关键词：船舶避碰；强化学习；自主避碰；路径规划；文献综述
#1.1船舶避碰船舶避碰是指船舶为了避免与其他船舶、障碍物或浅滩发生碰撞而采取的一系列措施，是保障海上航行安全的重要环节。
船舶避碰需要遵守国际海上避碰规则（COLREGs），并结合船舶自身的操纵性能、环境因素等进行综合判断和决策。
#1.2强化学习强化学习是一种机器学习方法，其目标是训练一个智能体（Agent）在与环境交互的过程中，通过试错学习最优策略，以最大化累积奖励。
强化学习主要包括以下几个要素：状态（State）：描述当前环境的信息；动作（Action）：智能体可以采取的行为；奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈；策略（Policy）：智能体根据状态选择动作的规则；价值函数（ValueFunction）：评估当前状态的长期价值。
2研究概况#2.1强化学习在船舶避碰中的应用近年来，强化学习在船舶避碰领域展现出巨大潜力，其强大的自主学习和环境适应能力为解决复杂海况下的避碰问题提供了新的思路。
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