欢迎访问深度强化学习（DRL）研究领域页面！这里是探索智能决策算法与前沿科研成果的核心空间，融合了人工智能、机器学习与强化学习的最新进展。
研究方向概览
多智能体协作 🤝
研究复杂环境下的多智能体交互策略，如交通调度与机器人集群控制。连续控制优化 ⚙️
聚焦于高维状态空间中的动态优化问题，例如机械臂精密操作与自动驾驶路径规划。安全强化学习 🛡️
探索在约束条件下的安全决策机制，保障算法在现实场景中的可靠性与稳定性。
本地资源推荐
如需深入了解DRL在工业场景中的应用，可参考：
深度强化学习在智能制造中的实践
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