本研究提出了一种新方法，将偏微分方程的反向反馈控制与深度强化学习相结合，采用软演员-评论家架构和深度操作网络，模拟结果表明该算法优于传统控制器。

本研究提出了一种结合软演员-评论家强化学习与数字孪生技术的方法，以解决智能制造中的适应性控制不足问题。结果表明，该方法在机器人增材制造中实现了快速策略收敛和稳健执行，提升了实时控制能力。

本文重新审视了对抗性逆向强化学习（AIRL）中的策略模仿和可转移奖励恢复，提出用软演员-评论家（SAC）算法替代AIRL，以提高样本效率。尽管策略模仿有所改善，但可转移奖励恢复受到影响。为此，提出了混合框架PPO-AIRL + SAC，并从代数理论分析了环境提取奖励的能力。

本研究提出了一种结合软演员评论家和事后重新标签的新方法，解决大型语言模型在复杂环境中在线强化学习的局限性。在多目标强化学习环境中，该方法优于传统策略，并为自主学习代理的发展提供理论支持。