深度强化学习（DRL）结合了深度学习与强化学习，以下是常见算法分类及特点：
1. DQN（Deep Q-Network）
- 使用深度神经网络近似Q函数
- 引入经验回放和目标网络解决稳定性问题
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2. DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）
- 混合策略梯度与值梯度方法
- 支持连续动作空间，适用于机器人控制等场景
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3. PPO（Proximal Policy Optimization）
- 基于策略梯度的算法，注重策略更新的稳定性
- 广泛应用于游戏AI和工业优化
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4. A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）
- 多线程并行训练，加速收敛
- 适合大规模环境的分布式训练
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5. ACER（Actor-Critic with Experience Replay）
- 结合经验回放与重要性采样技术
- 在稀疏奖励环境中表现优异
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📌 扩展阅读：
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