多目标强化学习算法开发与调优
基于业务场景构建DQN、PPO、SAC等算法的改进框架，针对延迟奖励稀疏性设计分层强化学习架构
搭建离线仿真环境与在线AB测试闭环，设计动态滑动窗口评估机制，量化算法迭代效果
效果瓶颈分析与突破
构建强化学习可解释性分析工具（如SHAP值、注意力热力图），定位状态表征缺失/奖励函数偏差/探索不足等瓶颈
设计课程学习机制，通过渐进式难度提升策略解决稀疏奖励场景下的策略退化问题
状态与奖励机制创新
构建异构特征融合模型，集成用户实时行为序列（LSTM）、跨场景偏好迁移（Meta Learning）等高阶状态表征
设计复合奖励函数，融合稠密奖励（点击行为）与稀疏奖励（购买行为），引入基于KL散度的奖励塑形技术
跟踪深度学习、计算广告、推荐系统，deepseek等最新前沿技术，应用到多目标排序