强化学习市场规模和份额，按部署（本地、基于云）；企业规模（大型企业、中小企业）；最终用户（医疗保健、BFSI、零售、电信、政府与国防、能源与公用事业、制造业）- 全球供需分析、增长预测、统计报告 2024-2036

增长动力

• 医疗行业需求不断增长- 随着多种疾病的增加，医学研究人员正在寻找创新，动态治疗方案（DTR）是为患者获得有效治疗的流行方法。强化学习方法解决了这个 DTR 问题，其中 RI 算法有助于提取临床数据，以便根据从患者获得的不同临床指标作为输入来创建治疗计划。此外，人工智能驱动的手术机器人的采用成功率高达 95%，正在医院中得到高度集成，成为强化学习行业的主要推动力。
• 自动驾驶汽车的增加——随着人口的增加，对个性化和高科技汽车的需求激增。为了防止人为错误和缺乏安全功能造成的碰撞，汽车制造商正在集中精力开发无人驾驶汽车和显示器，使车辆能够独立于周围环境实现自动化这往往会对强化学习市场产生积极影响。
• 最大化所有企业的产品收入-动态定价是根据供需确定价格的良好策略，以最大化产品收入。为了提供动态定价问题的解决方案，可以使用 Q-Learning 等技术。强化学习算法充当企业与客户互动的价格优化工具。
• 扩大 B2C 市场分析——随着送货服务的兴起，制造商通过拆分送货车辆路线供应产品。制造商的主要目标是在满足客户需求的同时最大限度地降低车队总成本。为了达到预期的结果，基于强化学习的代理方法对该制造商来说是有利的。随着多智能体系统的引入，通过强化学习系统相互沟通与合作。

挑战：

• 环境相关性：由于智能体根据环境的当前状态进行学习，因此在不断变化的环境中对智能体进行训练变得具有挑战性。这是因为强化学习模型根据代理与环境的交互进行学习。
• 强化学习模型很复杂，需要大量数据才能做出更明智的决策。
• 市场发展因技术限制和缺乏准确性而中断。