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。