深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是结合深度学习与强化学习的前沿技术领域，通过神经网络建模状态-动作映射，实现复杂环境下的智能决策。以下是核心要点：
📘 基本框架
马尔可夫决策过程（MDP）
- 环境状态 $ S $、动作 $ A $、奖励 $ R $、转移概率 $ P $ 的四元组构成决策基础
- 📌 深入解析MDP模型
价值函数与策略优化
- 通过Q-learning或策略梯度方法迭代更新
- 常见算法：DQN（深度Q网络）、PPO（近端策略优化）等
经验回放与目标网络
- 稳定训练过程的关键技术
- 📸 图示：DQN架构图
🚀 应用场景
- 游戏AI（如AlphaGo）
- 自动驾驶路径规划
- 机器人控制
- 金融交易策略
⚠️ 技术挑战
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 探索与利用的平衡 | ϵ-greedy策略、UCB公式 |
| 样本效率 | 增强学习、模仿学习 |
| 稳定性 | 激励兼容性、课程学习 |