以下为经典深度强化学习场景及实现思路，包含多领域应用案例：
📚 基础示例
CartPole 环境
- 使用神经网络预测杆子角度
- 📎 了解更多 → 附带PyTorch实现代码CartPole_Environment
Deep Q-Network (DQN)
- 基于Q值的策略优化
- ⚙️ 适用于游戏AI训练（如Atari游戏）Deep_Q_Network
🌍 实际应用场景
- 自动驾驶：路径规划与决策系统
- 机器人控制：机械臂抓取/步态调整
- 金融交易：动态资产配置策略
- 游戏对战：如AlphaGo的棋局评估
Game_Environment
📈 算法对比图
| 算法类型 | 适用场景 | 优势 |
|---|---|---|
| DQN | 离散动作空间 | 稳定性高 |
| PPO | 连续控制 | 收敛速度快 |
| SAC | 奖励最大化 | 自动策略优化 |
DRL_Algorithm_Comparison |
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