本文探讨了深度强化学习（DRL）在优化问题中的应用，包括核燃料加载模式、热控制和多目标问题。研究提出了改进算法和奖励函数，展示了DRL与知识蒸馏结合的潜力，以提高模型效率和决策速度。实验结果表明，DRL在复杂优化和控制任务中表现优异，推动了该领域的发展。

本文研究了通过识别最优变量来减少QUBO矩阵规模的方法，以提升优化问题的解决质量与效率。探讨了量子计算及特定硬件在组合优化中的应用，验证了量子技术在旅行商和装箱问题上的潜力，并提出了将多目标问题转化为单目标的有效策略。

本研究分析了NSGA-II算法在无法计算完整Pareto前沿时的表现，证明了其在多目标问题中的有效性。提出的Compact NSGA-II算法优化了特征选择，表现优于传统方法。研究表明，适当的种群规模和交叉操作能提高算法效率。