强化学习 (RL) 在大规模系统中具有显著优势，因为它可以在复杂、动态的环境中实现自适应决策。与传统的基于规则的或静态的算法不同，RL 允许系统通过试错来学习最佳策略，从而在无需人工干预的情况下适应不断变化的条件。例如，在云计算中，RL 可以根据实时需求动态地在服务器之间分配资源（例如 CPU 或存储），从而提高效率并降低成本。同样，在交通管理系统中，RL 代理可以通过学习车辆流量的模式来优化信号配时，从而减少拥堵，而无需预先编程的规则。这种适应性在系统环境过于不可预测或维度过高而无法有效处理固定算法的情况下尤其有价值。
另一个好处是能够自动执行需要大量手动调整的优化任务。大规模系统通常涉及许多相互依赖的变量，这使得人类设计精确的控制逻辑变得不切实际。RL 可以通过最大化奖励信号（例如，最小化能源消耗或最大化吞吐量）来学习平衡这些变量。例如，数据中心使用 RL 来优化冷却系统，通过学习温度设置如何影响能源使用和硬件可靠性。在推荐系统中，RL 可以通过不断适应用户交互来个性化内容传递，从而随着时间的推移提高参与度。通过自动化这些过程，RL 降低了运营成本，并使系统能够在收集更多数据的同时自我改进。
最后，RL 擅长于需要可扩展解决方案来解决高维问题的场景。像供应链、机器人舰队或分布式网络这样的大型系统涉及许多并行运行的代理或组件。RL 框架（例如，多智能体 RL）允许分散决策，同时保持协调。例如，在仓库机器人技术中，多个经过 RL 训练的机器人可以学习在没有集中控制的情况下导航和协作，随着设施的增长而有效地扩展。RL 还可以很好地处理不确定性，例如物流中波动的需求或不可预测的网络延迟，通过学习考虑可变性的强大策略。虽然为大型系统训练 RL 模型可能需要大量的计算，但分布式训练框架（例如，Ray 或 TensorFlow）和联合学习等技术有助于缓解这些挑战，使 RL 越来越适合实际部署。