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。

本研究利用近端策略优化算法探索核燃料加载模式的优化方法，展示其在多重约束下的优越性。研究提出新型螺旋管模型，优化反应器设计，验证机器学习在复杂系统优化中的有效性。通过引入PEARL方法，解决多目标问题的评估耗时，优化可再生能源和储能发电厂的操作。