深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域中将传统强化学习与深度神经网络相结合的方法。它通过训练智能体在复杂环境中进行序列决策，从而最大化累计奖励。与其他机器学习技术不同，DRL 不依赖于带标签的正确输出示例，而是通过智能体与环境的交互、试错学习。这使得 DRL 能够处理状态空间和动作空间极其庞大或连续的问题，是传统方法难以胜任的场景。

应用场景与案例

DRL 广泛应用于机器人控制（如物体操作、运动控制）、电子游戏（如 AlphaGo、Dota 2）、金融投资组合管理、通信网络优化、智能建筑能源管理以及自动驾驶策略设计等领域。

主要软件工具、库与框架

主流 DRL 工具包括 TensorFlow Agents、Stable Baselines3、RLlib（Ray）、OpenAI Baselines 以及 Keras-RL。这些库实现了 DQN、PPO、A3C、DDPG、SAC 等主流算法，大大简化了智能体在仿真或现实环境中的设计、训练与评估流程。

最新发展与趋势

近期研究关注于提升训练稳定性、泛化到未知环境以及降低数据需求。DRL 与模仿学习、元学习、多智能体学习的结合开辟了新方向，也推动其在复杂动态真实场景中的应用。提升计算效率与开源平台的普及正进一步推动 DRL 的发展与落地。