在自动驾驶技术的快速发展中，信息科学扮演着至关重要的角色，一个核心问题是如何利用海量的数据和复杂的算法，使自动驾驶系统能够做出快速而准确的决策，这涉及到如何高效地处理、分析和融合来自传感器、地图、交通规则等多源信息。
回答：
在信息科学中，优化自动驾驶系统的决策算法，首先需要构建一个高效的数据处理框架，这包括使用高性能的计算机视觉和机器学习技术来实时解析环境信息，利用图神经网络等先进算法，可以有效地融合不同类型的数据，如雷达、摄像头和LiDAR的输出，提高对环境的理解能力，强化学习技术可以训练自动驾驶系统在模拟环境中做出最优的驾驶决策，从而在真实世界中也能做出安全、高效的驾驶行为。
通过持续的反馈循环和机器学习模型的迭代更新，可以不断优化决策算法的准确性和鲁棒性，这样，自动驾驶系统就能在复杂多变的交通环境中，基于丰富的信息科学手段，做出更加智能和安全的决策。
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在信息科学中，通过数据驱动的机器学习与深度强化学习方法优化自动驾驶系统决策算法。
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