本研究提出了一种基于模型的强化学习框架，解决了偏微分方程控制系统的非线性动态和高维性问题。通过结合稀疏非线性动态识别与控制算法和自编码器，显著提高了流体流动问题的控制效率与可解释性。

该文综述了深度强化学习在流体控制中的基准与应用，涵盖Box o Flows、DACBench、CARL、CFDBench等基准，以及并行化加速CFD与DRL训练的方法，旨在推动复杂动态系统中强化学习算法的系统化评估与发展。

该文综述强化学习在电路与流体设计中的自动化应用，涵盖模拟电路参数优化、逻辑综合、量子电路优化、VCO电感生成及跨电路知识迁移，并用于流体控制加速。方法普遍提升设计准确率与样本效率，部分实现数十倍训练加速，验证了强化学习在复杂工程优化中的有效性。