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强化学习是一种重要的机器学习方法，然而在实际应用中，收敛速度缓慢是其主要不足之一。为了提高强化学习的效率，提出了一种并行强化学习算法。多个同时学习，在各自学习一定周期后，利用D—S证据利用对学习结果进行融合，然后在融合结果的基础上，各进行下一周期的学习，从而实现提高整个系统学习效率的目的。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。