深度强化学习 (DRL) 算法结合了强化学习 (RL) 和深度学习的概念。在DRL中，深度神经网络用于近似RL问题中的值函数或策略，允许代理处理高维输入空间，如图像或连续环境。DRL算法旨在通过与环境交互，通过反复试验来学习最佳策略或价值函数。
一种常见的DRL方法是深度Q网络 (DQN)，其中神经网络用于近似给定状态下动作的q值。另一个流行的算法是近端策略优化 (PPO)，它使用神经网络优化策略，旨在平衡探索和利用。这些算法已成功应用于视频游戏，机器人技术和自治系统等复杂环境。
DRL算法需要大量的训练数据和计算资源，但却是解决现实世界中高维问题的强大工具。