REINFORCE方法通过回报加权优化不可微奖励，但在语言模型中方差过高。Actor-Critic方法将策略与价值函数分开训练，利用广义优势估计（GAE）在Monte-Carlo回报与时间差分（TD）引导之间平衡偏差和方差。Critic帮助构造优势估计，降低策略更新的方差。GAE通过加权多步TD残差，结合折扣因子B3和BB控制未来奖励的影响和优势估计的稳定性。

本文提出了一种异步梯度下降法优化深度神经网络的深度强化学习框架，展示了多种强化学习算法的异步变体，特别是actor-critic方法在Atari领域的优越表现。同时，研究探讨了多智能体强化学习在移动边缘计算中的应用，提出了结合深度强化学习和马尔可夫决策过程的优化算法，显著提高了信息时效性和任务性能。

本文探讨了平均场强化学习方法，开发了基于Q-learning和Actor-Critic的算法模型，并分析了纳什均衡的收敛性。研究表明，在线镜像下降法在均值场游戏中优于传统算法，且通过引入网络通信改善学习效果。此外，提出了PAPO方法以优化群体博弈策略，验证了其显著优势。

本文提出了一种新型政策梯度算法，适用于状态值和策略函数逼近，解决高维“诅咒”问题，确保离线学习收敛。研究改进了多种Actor-Critic算法，强调样本复杂度和收敛速度，展示了在动态环境中的强化学习应用效果。

本文介绍了平均场强化学习方法，用于处理智能体之间的互动，开发了多个基于 Q-learning 和 Actor-Critic 的平均场算法模型，并验证了其有效性。作者还成功使用无模型的强化学习方法解决了伊辛模型问题。

强化学习通过环境反馈优化模型，类似人类试错学习。Q-learning维护状态-动作价值表；Sarsa更重探索；Sarsa(λ)用λ控制多步更新。DQN用神经网络解决状态不可枚举问题，并引入双模型、优先回放、Dueling等改进。Policy Gradients适配连续动作；Actor Critic支持单步更新；Soft Actor Critic增强探索。强化学习适用于自动驾驶、机器人、游戏、数学推理等场景。