深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是结合深度学习与强化学习的前沿技术，广泛应用于 机器人控制、游戏AI、自动驾驶 等领域。以下是关于 DRL 的核心内容：
🧠 什么是 DRL 实验室？
DRL 实验室是一个专注于研究和开发 深度强化学习算法 的平台，通过模拟环境与智能体的交互，探索复杂决策问题的解决方案。
🚀 典型应用场景
- 游戏AI：如《Dota 2》《星际争霸》等策略游戏的智能对手
- 机器人路径规划：自主导航与动态环境适应
- 自动驾驶决策：交通规则遵循与实时风险评估
- 资源优化：如供应链管理、能源分配等
🛠️ 常用技术栈
| 工具/框架 | 用途 |
|---|---|
| TensorFlow | 构建深度神经网络 |
| PyTorch | 动态计算图与强化学习算法实现 |
| Gym | 提供强化学习环境接口 |
| RLlib | 高性能分布式强化学习库 |
📚 推荐学习路径
- 入门：深度强化学习基础教程
- 进阶：DRL 算法详解
- 项目实战：开源代码仓库
🔍 实验室研究方向
- 多智能体协作与竞争
- 基于模仿学习的 DRL 优化
- 可解释性与安全强化学习
- 跨领域迁移学习研究
如需了解更多技术细节，欢迎访问 DRL 实验室研究动态。