目前面对复杂环境最好的强化学习算法

目前面对复杂环境最好的强化学习算法之一是深度强化学习算法，特别是基于深度神经网络的算法，如深度Q网络（DQN）和确定策略梯度（PG）等。这些算法在处理高动作空间的问题上表现出。

1. 深Q网络（DQN）：DQN是一种基于价值函数的强化学习算法，通过使用深度神经网络来估计动作值函数，可以处理高维状态空间和离散动作空间的问题。DQN通过经验回放和目标网络来提高算法的稳定性和收敛性。

2. 确定性策略梯度（DDPG）：DDPG是一种基于策略梯度的强化学习算法，通过使用深度神经网络来估计策略函数，可以处理高维状态空间和连续动作空间的问题。DDPG通过经验回放和目标网络来提高算法的稳定性和收敛性。

3. 深度确定性策略梯度（DDPG）：DDPG是DDPG的改进版，通过使用双Q网络来解决DQN算法中的过估计问题，并引入了噪声策略来探索环境。