处理强化学习中的连续动作和连续状态空间问题可以采用以下方法：
动作空间离散化：将连续的动作空间离散化为有限个动作，可以采用网格法或者聚类方法将连续的动作空间分割成若干个离散的动作。这样做可以将连续动作空间转化为离散动作空间，从而适用于传统的强化学习算法。
函数逼近方法：利用函数逼近方法，如神经网络、线性函数等，来近似表示值函数或策略函数，从而处理连续状态空间问题。这样可以将连续状态空间映射到有限维空间，使得传统的强化学习算法可以应用于连续状态空间问题。
使用策略梯度方法：策略梯度方法可以直接对策略函数进行优化，而不需要对值函数进行估计，因此适用于处理连续动作空间和连续状态空间问题。常见的策略梯度方法包括REINFORCE算法、Actor-Critic算法等。
强化学习算法的改进：针对连续动作和状态空间问题，还可以通过改进传统的强化学习算法，如增加探索策略、引入优先经验回放等方法来处理连续空间问题。
案例分析：以机器人路径规划为例，机器人需要在连续的环境中进行路径规划，其动作空间和状态空间都是连续的。可以通过将动作空间离散化，或者利用函数逼近方法来解决这一问题。另外，也可以采用策略梯度方法或改进传统的强化学习算法，来处理机器人路径规划中的连续空间问题。
综上所述，处理强化学习中的连续动作和连续状态空间问题可以采用动作空间离散化、函数逼近方法、策略梯度方法以及算法的改进等多种方法来解决。在实际应用中，可以根据具体问题的特点选择合适的方法来处理连续空间问题。