深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域的一个热点，它结合了深度学习和强化学习的优势，使得机器能够在复杂的决策环境中学习到有效的策略。
最新进展概览
以下是一些深度强化学习领域的最新进展：
- 算法改进：近年来，研究人员提出了许多新的深度强化学习算法，如PPO、A2C、TRPO等，这些算法在性能和稳定性方面都有显著提升。
- 应用领域拓展：深度强化学习已经应用于游戏、机器人、自动驾驶等多个领域，并取得了令人瞩目的成果。
- 多智能体强化学习：多智能体强化学习是近年来研究的热点，它关注多个智能体之间的交互和协作，有望在复杂环境下实现更优的决策。
优秀资源推荐
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中心化智能体学习（Centered Agent Learning）
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning）
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