本研究提出了一种名为瓦瑟斯坦策略优化（WPO）的强化学习演员-评论家算法，适用于连续动作空间，结合了确定性和经典策略梯度方法的优点，表现优异。

本研究提出了一种创新的深度强化学习训练策略，通过动作映射和可行性模型提高样本效率和收敛速度，显著提升了约束环境下连续动作空间的训练性能。

本文探讨了深度强化学习在连续动作空间中的应用，提出了多种算法以提高样本效率和学习性能，包括基于确定性策略的演员-评论家模型、参数噪声结合方法及多智能体协作学习。这些方法在多种控制任务中表现优越，推动了深度Q学习的发展。

本文综述跨域机器人策略迁移，涵盖模仿学习、模拟到现实及机器人间迁移。核心方法包括动态循环对齐、域随机化、GAN观察映射、分布匹配与半监督对齐，可实现无需微调的策略直接转移。实验表明这些方法能提升样本效率与成功率，但连续动作空间迁移仍具挑战。