强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能领域的重要分支，广泛应用于游戏、机器人控制、自动驾驶等场景。以下是几个经典的RL项目示例：
1. Deep Q-Network (DQN)
- 简介：通过深度神经网络实现Q-learning，解决高维状态空间问题。
- 应用场景：游戏AI（如Atari游戏）、资源分配优化。
- 相关链接：点击了解更多DQN实现细节 → /ai/rl_tutorials
2. Proximal Policy Optimization (PPO)
- 简介：一种策略梯度方法，通过近端策略优化提升训练稳定性。
- 应用场景：连续控制任务（如机械臂操作）、对话系统优化。
- 相关链接：探索PPO在工业中的应用 → /ai/rl_projects
3. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
- 简介：研究多个智能体协同决策的框架，适用于复杂交互环境。
- 应用场景：交通流量管理、分布式机器人集群控制。
- 相关链接：了解MARL最新研究 → /ai/rl_research
如需进一步探索强化学习工具或实战案例，可访问 强化学习工具集 → /ai/rl_tools。