引言
欢迎进入强化学习（Reinforcement Learning, RL）的进阶领域！本教程将带你了解更复杂的技术和实际应用。若你是初学者，可先访问 /tutorial/rl_tutorial 了解基础概念。
核心概念
1. 多智能体系统 🤝
多个智能体协同决策，适用于复杂场景如交通管理、游戏对战等。
2. 深度强化学习 🚀
结合深度学习与强化学习，处理高维状态空间。
- DQN（Deep Q-Network）
- PPO（Proximal Policy Optimization）
- A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）
3. 元强化学习 🔄
让智能体学习如何学习，适应新任务无需重新训练。
实战应用
- 机器人路径规划 🤖
- 自动驾驶决策 🚗
- 游戏AI策略优化 🎮
扩展阅读
想进一步探索RL在现实中的应用？点击 /tutorial/rl_real_world 查看更多案例！