ReActor模型在環境交互中使用了以下類型的強化學習算法：
Proximal Policy Optimization (PPO)：PPO是一種基于概率策略的強化學習算法，它在ReActor模型中用于更新行為策略，以最大化預期的累積回報。
Deep Q-Network (DQN)：DQN是一種基于值函數的強化學習算法，它在ReActor模型中用于學習價值函數，以評估動作的價值和選擇最佳的動作。
Actor-Critic算法：Actor-Critic算法結合了策略梯度方法和值函數方法，它在ReActor模型中用于同時學習行為策略和價值函數，以優化決策過程。
這些強化學習算法的組合使得ReActor模型能夠在復雜和動態的環境中進行有效的學習和決策。
