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进化强化学习（Evolutionary Reinforcement Learning，简称EvoRL）是一种将进化算法（Evolutionary Algorithms，EAs）与强化学习（Reinforcement Learning，RL）相结合的混合优化方法。它通过融合两种方法的优势，旨在解决传统强化学习和进化算法在复杂优化问题中面临的局限性。核心概念进化强化学习的核心在于利用进化算法的全局搜索
离线强化学习（Offline Reinforcement Learning，简称Offline RL）是深度强化学习的一个子领域，离线强化学习最初英文名为：Batch Reinforcement Learning , 后来Sergey Levine等人在其2020年的综述中使用了Offline Reinforcement Learning（Offline RL）, 现在普遍使用后者表示。
Diffusion-QL有两个主要组成部分:使用扩散模型作为策略：通过将策略建立在条件扩散模型的逆向链上，扩散模型允许构建高度表达的策略类，同时其学习本身作为一种强大的策略正则化方法。Q-学习引导：通过联合学习的Q值函数，将Q-学习引导注入扩散策略的学习中。这使得在探索区域内的去噪采样向最优区域进行导向。
进化强化学习（Evolutionary Reinforcement Learning，简称EvoRL）是一种将进化算法（Evolutionary Algorithms，EAs）与强化学习（Reinforcement Learning，RL）相结合的混合优化方法。它通过融合两种方法的优势，旨在解决传统强化学习和进化算法在复杂优化问题中面临的局限性。核心概念进化强化学习的核心在于利用进化算法的全局搜索
Diffusion-QL有两个主要组成部分:使用扩散模型作为策略：通过将策略建立在条件扩散模型的逆向链上，扩散模型允许构建高度表达的策略类，同时其学习本身作为一种强大的策略正则化方法。Q-学习引导：通过联合学习的Q值函数，将Q-学习引导注入扩散策略的学习中。这使得在探索区域内的去噪采样向最优区域进行导向。