Einige der wichtigsten RL-Algorithmen für Geschäftsanwendungen sind: 1. Deep Q-Learning (DQN): DQN ist ein leistungsfähiger Algorithmus, der zur Lösung einer Vielzahl von Problemen verwendet werden kann. Er eignet sich besonders gut für Probleme, bei denen die Umgebung teilweise beobachtbar ist. 2. Trust Region Policy Optimierung (TRPO): TRPO ist ein robuster Algorithmus, der zur Lösung von Problemen mit hochdimensionalen Zustands- und Aktionsräumen verwendet werden kann. 3. Proximale Policy-Optimierung (PPO): PPO ist ein neuerer Algorithmus, der oft als modernster Algorithmus für RL angesehen wird. Er eignet sich besonders gut für Probleme mit kontinuierlichen Aktionsräumen. 4. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C): A3C bietet Stabilität und Generalisierung über verschiedene Aufgaben und Umgebungen hinweg durch eine akteurskritische Architektur. Es bietet Parallelisierung für schnellere Konvergenz und bessere Exploration beim Reinforcement Learning.