填充 - 溢出：深度强化学习策略梯度方法用于水库操作决策与控制
研究采用深度强化学习方法（DDPG、TD3 和 SAC18 和 SAC19）分析并找到了加利福尼亚州福尔桑水库的最佳操作政策，结果表明 TD3 和 SAC 方法能够满足水库需求并优化其运行策略。
该文章介绍了分布稳健强化学习（DRRL）的理论基础和综合建模框架，研究了对手引起的偏移的灵活性和动态规划原理的存在条件。该研究对于现有的数据和计算效率强化学习算法具有重要意义。
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