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在被动式Biped机器人的研究中，避免跌倒一直是研究的重要方向。 在本文中，我们提出了深度确定性策略梯度（DDPG）来控制Biped机器人在斜坡上的稳定行走。 为了提高DDPG的训练速度，本文中使用的DDPG通过并行参与者和优先体验重放（PER）进行了改进。 在模拟中，我们控制导致Biped机器人跌倒的不同初始状态。 控制后，两足动物机器人可以稳定行走，这表明DDPG可以有效地控制两足动物机器人的跌倒。

DRL从游戏到自动驾驶 驾驶策略智能化建模 面向无人车运营的持续改进 系统框架 模型和预监督 主算法效果优化 探索策略演进 探索策略优化 案例演示 大集合效果

：提出一种基于深度强化学习的电网切机控制策略，所 提控制策略依据电网运行环境信息，通过数据分析得到切机 控制策略。首先介绍强化学习框架，阐述学习算法原理，并 详细介绍Q-Learning 方法。然后介绍深度学习基本概念和 深度卷积网络原理，提出利用深度卷积网络提取电网运行特 征，构建切机策略的思路。再结合深度学习和强化学习，构 建深度强化学习框架，其中深度学习采用深度卷积神经网络 模型用于提取特征，强化学习采用双重Q-Learning 和竞争 Q-Learning 模型计算Q 值，通过比较Q 值大小得到切机控 制策略。最后，利用IEEE 39 节点系统验证了方法的正确性。

深度强化学习Q-Learning在协作认知无线电网络中的应用+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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思维导图根据王树森老师课件整理。 主要包括： 强化学习基本概念 基本方法（Value-Based、Policy-Based、Actor-Critic） 策略学习（Reinforce with baseline、A2C） 价值学习（Sarsa、Q-Learning（DQN）） 连续动作控制（DPG、DDPG） 包含上述各种基本算法的原理及公式推导

这是几篇最新中文深度强化学习综述。综述了深度强化学习的发展历程, 兼论计算机围棋的历史, 阐述了3类主要的深度强化学习方法，包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习；其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述，包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等．最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势。本文是中文深度强化学习综述，更利于入门学习者理解。