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ReActor模型在环境交互中使用了以下类型的强化学习算法：
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Proximal Policy Optimization (PPO)：PPO是一种基于概率策略的强化学习算法，它在ReActor模型中用于更新行为策略，以最大化预期的累积回报。
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Deep Q-Network (DQN)：DQN是一种基于值函数的强化学习算法，它在ReActor模型中用于学习价值函数，以评估动作的价值和选择最佳的动作。
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Actor-Critic算法：Actor-Critic算法结合了策略梯度方法和值函数方法，它在ReActor模型中用于同时学习行为策略和价值函数，以优化决策过程。
这些强化学习算法的组合使得ReActor模型能够在复杂和动态的环境中进行有效的学习和决策。
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