本研究探讨了深度强化学习和多智能体强化学习在瑞利-贝纳德对流传热控制中的应用，显示出良好的控制效果，具有工业优化潜力。同时，提出了多种算法以提高交通信号控制和热控制的效率，验证了强化学习在这些领域的有效性。