深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)方法在经济学中的普及度呈指数级增长。DRL通过从增强学习(RL)到深度学习(DL)的广泛功能,为处理复杂的动态业务环境提供了巨大的机会。DRL的特点是可扩展性,有可能应用于高维问题,并结合经济数据的噪声和非线性模式。本文首先对DL、RL和深度RL方法在经济学中不同应用的简要回顾,提供了对现有技术的深入了解。此外,为了突出DRL的复杂性、鲁棒性、准确性、性能、计算任务、风险约束和盈利能力,还研究了DRL在经济应用中的体系结构。调查结果表明,与传统算法相比,DRL在面临风险参数和不确定性不断增加的现实经济问题时,可以提供更好的性能和更高的精度。

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经济学是现代的一个独立学科,研究人们的行为与稀缺性资源之间的关系。 经济学主要进行如下几点考虑:· 资源的稀缺性是经济学分析的前提;
人的行为是经济学分析的对象;
注重 解释与预测的理论属于实证经济学范畴,包含 价值判断的理论属于规范经济学范畴。
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