在选择适当的强化学习算法时，需要考虑问题的特性、环境的特点、算法的复杂度和可解释性等因素。首先，需要明确问题的特性，比如是连续状态空间还是离散状态空间，是连续动作空间还是离散动作空间，还有奖励函数的形式等。然后需要考虑环境的特点，比如环境是否具有延迟反馈、是否存在不确定性、是否具有稀疏奖励等。接下来需要考虑算法的复杂度，有些算法在处理高维状态空间和动作空间时效果更好，有些算法在处理稀疏奖励时效果更好。最后需要考虑算法的可解释性，有些算法能够提供清晰的决策规则，有些算法则提供黑盒式的决策。
举个例子，如果面对一个连续状态空间和连续动作空间的问题，可以考虑使用深度确定性策略梯度算法（DDPG）。DDPG算法在处理连续动作空间时效果较好，而且能够处理延迟反馈和稀疏奖励。另外，由于DDPG算法基于神经网络，因此能够处理高维状态空间和动作空间。但是需要注意的是，DDPG算法相对复杂，需要较长的训练时间，对超参数和网络结构的选择要求较高。
总之，在选择适当的强化学习算法时，需要综合考虑问题特性、环境特点、算法复杂度和可解释性等因素，然后根据具体情况选择合适的算法进行应用。