为问题选择最佳强化学习（RL）算法取决于理解问题的特征、环境的属性以及计算资源等实际约束。首先评估环境是基于模型的（其中动态已知）还是无模型的（其中动态未知）。如果环境的规则和转换定义明确，则基于模型的方法（如动态规划或蒙特卡洛树搜索（MCTS））可能有效。 例如，MCTS 用于国际象棋等游戏中，这些游戏的规则很明确。但是，大多数现实世界的问题（例如，机器人或游戏 AI）都缺乏已知的模型，因此需要使用无模型的算法，如 Q 学习、深度 Q 网络（DQN）或近端策略优化（PPO）。此外，还要考虑动作是离散的（例如，游戏中的按钮按下）还是连续的（例如，控制汽车）。DQN 非常适合离散动作，而 PPO 或软演员-评论家（SAC）可以处理连续控制任务，如机器人手臂操作。
接下来，评估数据效率和训练时间。像 Q 学习或 SARSA 这样的算法更简单，但可能需要与环境进行更多交互才能收敛，这使得它们对于昂贵的现实世界系统不太实用。深度确定性策略梯度（DDPG）或 SAC 等离线策略方法可以更有效地重用过去的经验，这在收集数据成本高昂时非常有用。例如，使用有限的数据训练自动驾驶汽车模拟器可能会受益于 SAC 的样本效率。在线策略方法（如 PPO 或 A3C）仅使用最近的数据更新策略，更适合于探索需要与当前策略保持一致的环境，例如在动态游戏场景中训练 NPC。计算资源也很重要：像 Rainbow DQN（结合了多种 RL 技术）这样的复杂算法需要大量的内存和处理能力，而像表格 Q 学习这样的简单方法则很轻量级，但无法扩展到高维问题。
最后，考虑探索和利用之间的平衡，以及稀疏奖励或部分可观察性等特定挑战。如果奖励很少（例如，机器人完成多步骤任务），具有内在好奇心或分层 RL（例如，Hindsight Experience Replay）的算法可以鼓励探索。对于具有部分可观察性的环境（例如，无人机在传感器噪声下导航），算法（如 R2D2（Recurrent Replay Distributed DQN））中的循环神经网络有助于跟踪隐藏状态。实际实施约束（如实时推理或并行训练的需求）也会影响选择。例如，IMPALA 允许跨多个工作线程进行分布式训练，从而加快研究环境中的实验速度。通过系统地评估这些因素（环境类型、数据效率、探索需求和资源限制），开发人员可以缩小最合适的算法范围，在较小规模的模拟中对其进行测试，并根据性能进行迭代。