RL_Matrix是一个为.NET开发者设计的强化学习框架，基于TorchSharp，支持多种算法（如DQN、PPO），具备高性能和类型安全，适合游戏和工业应用，能有效减少实验迭代次数，提高开发效率。

RL_Matrix 是一个为 .NET 开发者设计的强化学习框架，基于 TorchSharp，支持多种算法（如 DQN、PPO），具备高性能和类型安全，适合游戏开发和机器人控制，优化了开发效率和实时决策。

本研究提出了一种新颖的脉冲变压器强化学习（STRL）算法，旨在解决传统变压器在自主系统中的能耗问题。该算法结合了脉冲神经网络的能效与强化学习的决策能力，显著优于传统方法，展示了生物启发的低成本机器学习模型在复杂决策中的潜力。

本研究解决了在动态环境和经济条件下优化注塑过程参数以平衡产品质量与盈利性的问题。提出了一种基于深度强化学习的实时过程优化框架，将产品质量和盈利性融入控制目标，并通过建立利润函数及替代模型，实现了高效的离线训练和快速推理。实验结果表明，该框架能够动态适应季节和运营变化，保持产品质量的同时最大化利润，显示了其在现代制造中智能决策的潜力。

本文为深度强化学习初学者介绍Proximal Policy Optimization（PPO）算法，解决算法多样性和理论复杂性问题，通过通用策略迭代框架提供直观解释和实践技术，帮助读者快速掌握高级DRL算法。

该研究将电网中的多阶段级联故障视为强化学习任务，采用确定性策略梯度算法训练代理，并在IEEE 14条和118条总线系统上验证了方法的有效性。

本研究提出了一种基于深度强化学习的自动驾驶车辆控制策略，旨在解决信号交叉口的复杂决策问题，从而提高车辆的效率与安全性。

本研究解决了智能交通场景中车辆具身智能网络（VEANs）中智能体迁移存在的计算延迟和资源限制问题。提出了一种Tiny Multi-Agent Bidirectional LSTM Proximal Policy...

本研究提出了一种深度强化学习框架，优化空气净化亭的布局，以提升德里的空气质量指数（AQI）。该方法有效识别关键位置，实现空气质量改善与设施覆盖的最佳平衡，助力智能城市建设。

本研究探讨了在混合现实中应用强化学习优化3D内容布局的方法，以提升用户体验和满足感，推动个性化用户界面设计。

本研究提出了一种新稳健控制方法，结合深度强化学习与模型控制，解决了仿真到实际系统转移中的非线性和不确定性问题，显著提升了控制系统的鲁棒性。实验结果表明，该方法在复杂动力总成系统中表现优异。

该研究解决了自主水面车辆（ASVs）在浅水环境中导航面临的深度约束和动态干扰问题。通过将高斯过程回归集成到强化学习框架中，该方法提供了对环境的更丰富表示，从而提高决策能力。实验表明，该方法有效提升了ASV的导航性能，并确保其在复杂环境中的安全运营。

本研究提出了一个统一的基准和评估协议，以解决深度强化学习中的塑性丧失问题，并推出开源框架“塑形”，提供多种减轻方法和评估指标，推动该领域的研究进展。

本研究解决了深度强化学习中人机协作的挑战，提出了一种创新的多层次分层人机协同深度强化学习算法，结合自学习、模仿学习和迁移学习。研究表明该算法能够加快训练速度和提高表现，强调人类输入在解决复杂问题中的关键作用，展示了人机合作在实际场景中的潜在影响。

本研究解决了在非结构化户外环境中部署四旋翼机器人学习方法的问题，提出的平台实现了深度强化学习策略的无缝转移，显著提升了飞行性能和适应性，验证了平台的效率与鲁棒性。

本研究提出了一种可解释特征提取器（IFE）架构，解决了深度强化学习中注意力掩码与物体位置不一致的问题，从而提高了空间保留、可解释性和数据效率。

本研究解决了在部分可观测、通信限制和不确定环境下，协作自主无人机群体在任务规划中的难题。我们提出一种新框架，集成图神经网络、深度强化学习和基于变换器的机制，以提升多智能体协调和集体任务执行的效率。实验结果表明，所提出的方法在服务提供和节点发现上表现优异，明显优于传统算法。

本研究评估了八种深度强化学习算法在动态对冲中的表现，结果显示MCPG算法在预算内优于传统的Black-Scholes delta对冲策略，展现出其潜在优势。