摘要
随着高速公路交通流量的不断增加，车辆换道超车行为的安全性和效率成为了一个重要的研究课题。
增强学习作为一种智能学习方法，在解决复杂决策问题方面展现出巨大潜力，为高速公路换道超车驾驶决策提供了新的思路。
本文首先介绍了高速公路换道超车场景的特点和挑战，以及增强学习的基本概念和算法类型。
然后，对近年来国内外学者在基于增强学习的高速公路换道超车驾驶决策方面的研究成果进行了综述，分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，总结了当前研究存在的挑战和未来可能的研究方向。
关键词：增强学习；高速公路；换道超车；驾驶决策；文献综述
高速公路作为一种高效的交通基础设施，在现代交通系统中扮演着至关重要的角色。
随着车辆保有量的不断增长，高速公路交通流量日益饱和，导致驾驶环境更加复杂，对驾驶员的驾驶技能和决策能力提出了更高的要求。
换道超车作为高速公路驾驶中最常见的行为之一，对行车安全和效率有着重要影响。
不合理的换道超车行为容易引发交通事故，而频繁的换道超车则会导致交通流的不稳定，降低道路通行能力。
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