一、技术背景：从生物进化到AI智能体的范式迁移 传统强化学习（RL）依赖预设的奖励函数与环境交互，但在动态、非结构化场景中（如多智能体协作、开放世界任务），固定奖励机制难以应对环境的不确定性。某知名团队……
一、从自然法则到算法设计：深度进化RL的诞生背景 在传统强化学习（RL）中，智能体通过试错机制与环境交互，逐步优化策略以最大化长期奖励。然而，面对动态环境或复杂任务时，现有方法常因探索效率低下、策略迁移……
