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。

介绍了A2CR模型，一种带有解释性的Actor-Critic强化学习模型，通过预定义和分类行为的目的生成全面、可解释的决策模式。在Super Mario Bros环境中评估发现，Reasoner预测的标签比例在不同游戏中有所变化。基于目的的关键性更具针对性和可理解性。

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。