10.5 深度强化学习与应用（DQN、Actor-Critic、多智能体RL）

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10.5 深度强化学习与应用（DQN、Actor-Critic、多智能体RL） 10.5 深度强化学习与应用（DQN、Actor-Critic、多智能体RL）在运筹学与控制论的宏大叙事中，随机控制理论长久以来扮演着“理性决策者”的角色——它试图在充满不确定性的动态环境中，通过最优策略使系统性能指标最大化。然而，面对高维状态空间、非线性动力学、以及缺乏精确环境模型的现实挑战，传统方法往往力不从心。正是在这种背景下，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）如破晓之光，照亮了通往复杂决策自动化的路径。它不仅继承了强化学习“试错-反馈-优化”的哲学内核，更融合了深度神经网络强大的函数逼近能力，从而在围棋、机器人控制、金融交易、自动驾驶等领域屡创奇迹。