(3)无模型的DRL算法：使用量化方法将连续的决策离散化为二进制决策，介绍一下这个

这个算法被称为Q-learning with quantization（量化Q学习），它是一种无模型的强化学习算法。在这个算法中，连续的决策被离散化为二进制决策。这个算法的主要思想是将连续的状态空间和动作空间离散化为有限的状态和动作空间，然后使用Q-learning算法来学习这些状态和动作之间的Q值。

具体来说，首先将连续的状态空间和动作空间离散化为有限的状态和动作，然后使用Q-learning算法在这些状态和动作之间学习Q值。在每个时间步，算法将当前状态作为输入，并在离散化后的动作空间中选择一个动作。然后，算法根据执行这个动作后的奖励和下一个状态来更新Q值。这个过程重复进行，直到学习到的Q值收敛。

需要注意的是，离散化会引入一些误差，因为离散化后的状态和动作并不完全对应于连续的状态和动作。因此，选择合适的离散化方法和分辨率是非常重要的。