Deep Q-Network (DQN)：DQN是最早应用深度学习于强化学习的算法之一。它使用深度神经网络来近似值函数（Q函数），通过经验回放和目标网络等技术来提高训练的稳定性和效果。
Proximal Policy Optimization (PPO)：PPO是一种基于策略优化的深度强化学习算法。它通过使用近似优势函数和克隆策略网络等技术来提高采样效率和训练稳定性。
Trust Region Policy Optimization (TRPO)：TRPO是另一种基于策略优化的深度强化学习算法。它通过约束策略更新的幅度来保证训练过程中的收敛性和稳定性。
Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)：A3C是一种并行化的深度强化学习算法。它通过多个并发的智能体和经验池来进行异步训练，提高了训练效率和样本利用率。
Trust Region Actor-Critic (TRAC)：TRAC是一种基于策略优化的深度强化学习算法。它通过使用约束策略更新的幅度和自适应的KL散度等技术来提高训练稳定性和采样效率。
Soft Actor-Critic (SAC)：SAC是一种基于策略优化的深度强化学习算法，它通过最大化策略的熵来提高探索性和泛化性能。
