强化学习 (RL) 通过使智能体能够学习输出连续动作（如电机扭矩或转向角）与动态环境交互的策略来应用于连续控制问题。 与离散控制（动作是有限的，例如“左”或“右”）不同，连续控制需要细粒度的调整。 强化学习算法通过优化将状态映射到精确数值的策略来实现这一点，通常使用基于梯度的方法来迭代地提高基于奖励的性能。 例如，机器人手臂抓取物体需要平稳地调整关节角度，这需要连续的动作输出，而不是预定义的离散步骤。
用于连续控制的关键算法包括深度确定性策略梯度 (DDPG)、近端策略优化 (PPO) 和软演员-评论家 (SAC)。 DDPG 将 Q 学习（基于价值的方法）与策略梯度相结合，使用演员网络输出动作，使用评论家网络评估其质量。 PPO 通过限制训练期间的策略更改来确保稳定更新，使其对于人形运动等高维控制任务有效。 SAC 引入了熵最大化，通过平衡寻求奖励与随机性来鼓励探索。 这些方法通常依赖于神经网络来近似复杂的策略，例如实时控制自动驾驶汽车的油门和转向。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具简化了这些模型的实现，而 MuJoCo 或 PyBullet 等仿真平台提供了测试环境。
连续控制中的挑战包括样本效率低下（需要许多试验才能学习）以及在高维空间中的探索。 例如，训练无人机悬停需要大量的模拟运行，以安全地覆盖各种场景。 实际的解决方案涉及混合方法，例如将强化学习与经典控制技术（PID 控制器）相结合以实现更平稳的过渡。 现实世界的应用还需要对传感器噪声和硬件延迟的鲁棒性，强化学习智能体必须学习处理这些问题。 尽管存在这些障碍，但基于强化学习的连续控制已广泛用于机器人技术、工业自动化和自主系统中，在这些领域，精确的自适应控制至关重要。