这篇论文旨在探讨如何使用深度强化学习算法来实现自动打击实验室病毒的目标。论文首先介绍了计算机病毒的防御和打击的重要性，然后详细介绍了深度强化学习的基本理论和算法，包括价值函数、策略网络和经验回放机制。接着，论文提出了一种基于深度强化学习的自动打击病毒系统，并详细介绍了系统的设计和实现。实验结果表明，该系统能够有效地捕捉和打击病毒，并且具有良好的鲁棒性和可扩展性。最后，论文总结了深度强化学习在自动打击计算机病毒中的应用前景和挑战，并提出了一些未来研究方向。 该论文的主要贡献在于将深度强化学习算法应用于自动打击计算机病毒的领域，提出了一种新的思路和方法，为实现实验室病毒的自动化检测和打击提供了一个可行的解决方案。