本文使用MuJoCo物理模拟器比较了Q学习、SARSA和DDPG三种方法在连续控制环境中的性能。结果显示Q学习在大量回合中得分超过SARSA，但DDPG在少数回合中表现更好。通过调整超参数可以提高性能并节省时间和资源消耗。作者预期DDPG的新设计将显著提高性能，并希望在充足的时间和计算资源下进一步提升性能。