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摘要 - 在复杂解决问题中的增强学习和进化算法（EAS）的局限性时，进化增强学习（EVORL）已成为协同解决方案。Evorl整合了EAS和增强学习，为培训智能代理提供了有希望的途径。该系统评价首先通过Evorl的技术背景导航，研究了EAS和强化学习算法之间的共生关系。然后，我们深入研究了EAS和强化学习所面临的挑战，探索了它们的相互作用和对Evorl功效的影响。此外，审查强调了解决与Evorl当前景观内有关可伸缩性，适应性，样本效率，对抗性鲁棒性，道德和公平性有关的开放性问题的必要性。最后，我们提出了Evorl的未来方向，强调了努力增强自我适应和自我改善，概括，可解释性，可解释性等的研究途径。作为研究人员和从业人员的综合资源，这项系统的审查提供了有关Evorl现状的见解，并提供了指南，以推动其在不断发展的人工智能景观中的能力。
进化增强学习
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