🎯 深度强化学习（DRL）应用指南

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）通过结合深度学习与强化学习，已在多个领域展现出强大潜力。以下是几个典型应用场景：

1. 智能交通系统
   🚗 DRL 被用于优化交通信号控制、自动驾驶路径规划。例如，通过模拟城市道路网络，训练模型减少拥堵与事故率

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2. 医疗健康
   🏥 在疾病诊断与治疗方案优化中，DRL 可通过分析患者数据学习最佳决策策略

   [案例研究 → /drl_medical_cases](/drl_medical_cases)

3. 游戏AI
   🎮 DRL 在游戏开发中实现复杂策略学习，如AlphaGo的棋局决策与《星际争霸》的战术规划

   [实战教程 → /drl_game_tutorial](/drl_game_tutorial)

4. 工业自动化
   ⚙️ 用于机器人控制、生产流程优化，通过实时环境感知实现动态调整

   [技术文档 → /drl_industrial_guide](/drl_industrial_guide)

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