深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）综合了深度学习的理解能力和强化学习的决策能力，有助于解决现实应用中的复杂问题。本方向重点围绕DQN网络，研究奖赏函数构建、网络结构与参数优化等关键问题。