强化学习中的控制策略调优和改进是一个重要的问题，因为控制策略的质量直接影响着强化学习系统的性能和效果。以下是一些方法和建议：
使用合适的奖励函数：奖励函数是强化学习中非常重要的一部分，它直接影响着智能体的学习效果。一个合适的奖励函数可以引导智能体朝着期望的方向学习，因此需要精心设计和调整。
考虑探索与利用的平衡：在控制策略中，需要平衡探索未知领域和利用已知信息的权衡。过度的探索可能会导致效率低下，而过度的利用可能会导致局部最优解。调整探索与利用的平衡是控制策略调优的重要一环。
考虑状态空间和动作空间的复杂性：在实际问题中，状态空间和动作空间往往非常复杂，这就需要针对不同问题设计相应的控制策略。有时候需要采用分层控制策略，有时候需要采用基于价值函数的方法等等。
多样化的学习算法：强化学习领域有很多不同的学习算法，包括Q-learning、SARSA、DQN等等，不同的算法适用于不同的问题，因此需要根据具体情况选择合适的学习算法进行调优和改进。
结合领域知识：在实际问题中，往往可以结合领域知识来改进控制策略。通过对问题的深入理解和领域知识的运用，可以设计出更加有效的控制策略。
总之，控制策略的调优和改进需要综合考虑奖励函数、探索与利用的平衡、状态空间和动作空间的复杂性、学习算法的选择以及领域知识的运用等多个方面，通过不断地实验和调整，才能找到最优的控制策略。