本文提出了一种基于逻辑神经网络的强化学习方法，旨在实现快速收敛和可解释的知识表示。通过提取一阶逻辑事实并训练策略，该方法在多个实验环境中表现优越。研究探讨了神经符号强化学习的组件及其挑战，并提出了新的框架DERRL，结合神经网络和符号方法，展示了在不同场景中的应用潜力。