深度强化学习（DRL）是强化学习（Reinforcement Learning, RL）与深度学习（Deep Learning）相结合的一种方法，能够在复杂环境中通过试错学习最优策略。它广泛应用于机器人控制、游戏 AI、个性化推荐、自主驾驶等领域。
1. 强化学习基础
强化学习的核心思想是智能体（Agent）在环境（Environment）中不断尝试不同的动作（Action），根据环境反馈的奖励（Reward）调整策略（Policy），以最大化长期累积奖励（Return）。强化学习框架包括：
状态（State, s）：环境在某一时刻的特征信息。
动作（Action, a）：智能体在当前状态下可采取的决策。
奖励（Reward, r）：智能体执行动作后获得的反馈信号。
策略（Policy, π）：智能体从状态到动作的映射规则。
价值函数（Value Function, V）：评估某一状态的长期收益。
Q 值函数（Q-Function, Q(s,a)）：表示在状态 s 采取动作 a 所能获得的累计奖励。
2. 深度强化学习的核心方法
由于传统强化学习难以处理高维状态空间，深度强化学习结合神经网络进行状态表示和策略优化，常见方法包括：
深度 Q 网络（DQN）：使用深度神经网络（DNN）来逼近 Q 值函数，提高对高维状态空间的学习能力。
策略梯度方法（Policy Gradient, PG）：直接优化策略 π，适用于连续动作空间。
近端策略优化（PPO）：通过限制策略更新的幅度，提高学习稳定性，是当前常用的强化学习算法。
深度确定性策略梯度（DDPG）：适用于连续控制任务的强化学习方法。
3. 深度强化学习的应用特点
（1）自适应学习：深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）无需人工定义明确的规则，而是通过与环境的不断交互，自主探索最优策略。智能体可以基于试错学习（trial-and-error）调整行为，以提高决策效果，使其适用于复杂、多变的环境，如机器人控制、智能交易等。
（2）长期决策优化：DRL 采用累积奖励（Cumulative Reward）作为优化目标，不仅关注即时奖励（Immediate Reward），还能优化长期收益（Long-Term Return）。这种特性使得 DRL 适用于需要长期规划和全局最优的任务，例如资源调度、战略博弈、自动驾驶等，在复杂决策问题上展现出明显优势。
（3）泛化能力强：得益于深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）的特性，DRL 能够自动提取环境中的高维特征，使其在不同环境和复杂任务中具备较强的泛化能力。无论是在游戏 AI（如 AlphaGo、DQN 玩 Atari 游戏）、自动驾驶（如 Waymo 的智能驾驶系统）、智能推荐系统（如基于强化学习的个性化推荐）还是机器人控制（如 Boston Dynamics 的智能机器人），DRL 都展现了卓越的适应性和决策能力。
（4）探索与利用的平衡：DRL 通过策略优化方法（如 ε-贪心策略、UCB、贝叶斯优化等）动态权衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）。它能够在尝试新策略和利用已知最佳策略之间找到平衡，避免局部最优，确保智能体可以在复杂环境中找到全局最优解。
（5）可扩展性与计算需求：DRL 具有较强的可扩展性，能够处理高维状态和动作空间。然而，由于训练过程需要大量的样本交互和计算资源，其应用通常依赖于 GPU/TPU 加速计算，并需要高效的环境模拟器（如 OpenAI Gym、Mujoco）来提高训练效率。