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在Lisp中利用深度強化學習解決復雜決策問題的一種常見方法是使用Deep Q-Networks（DQN）算法。DQN是一種基于神經網絡的強化學習算法，可以用于解決離散動作空間的決策問題。
在Lisp中，可以使用深度學習框架如TensorFlow或PyTorch來構建DQN模型。首先，需要定義一個神經網絡模型來近似Q值函數。這個模型可以是一個簡單的多層感知器網絡，接受狀態作為輸入，輸出每個動作的Q值。然后，可以使用經驗回放機制來訓練這個模型，通過與環境進行交互，存儲經驗數據，并從中隨機抽樣進行訓練。
在每個時間步，根據當前狀態輸入神經網絡，得到每個動作的Q值估計，然后根據一定的策略選擇動作并執行。根據執行后的獎勵和下一個狀態，計算目標Q值，并更新模型參數以減小預測Q值與目標Q值之間的差距。
通過不斷與環境交互，訓練神經網絡模型，最終可以得到一個在當前環境下具有較好性能的決策策略。利用這個策略，可以解決復雜的決策問題，例如控制機器人在復雜環境中導航或玩電子游戲等任務。
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