本综述考察了100多项关于在现场可编程门阵列（FPGA）和集成电路（IC）上实现强化学习（RL）算法的研究。它根据RL家族、硬件实现策略和应用领域对研究进行分类，重点关注RL算法如何映射到可重构和固定硬件。该综述对FPGA和IC实现进行了统一分析，涵盖了加速、节能控制和系统级优化，并确定了RL驱动硬件系统的关键挑战和未来研究方向。 AI
影响 为开发和评估专用硬件上RL解决方案的研究人员提供了一个综合参考。
排序理由 这是一篇详细介绍强化学习实现研究的综述论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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