在Lisp中利用深度强化学习解决复杂决策问题的一种常见方法是使用Deep Q-Networks（DQN）算法。DQN是一种基于神经网络的强化学习算法，可以用于解决离散动作空间的决策问题。
在Lisp中，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建DQN模型。首先，需要定义一个神经网络模型来近似Q值函数。这个模型可以是一个简单的多层感知器网络，接受状态作为输入，输出每个动作的Q值。然后，可以使用经验回放机制来训练这个模型，通过与环境进行交互，存储经验数据，并从中随机抽样进行训练。
在每个时间步，根据当前状态输入神经网络，得到每个动作的Q值估计，然后根据一定的策略选择动作并执行。根据执行后的奖励和下一个状态，计算目标Q值，并更新模型参数以减小预测Q值与目标Q值之间的差距。
通过不断与环境交互，训练神经网络模型，最终可以得到一个在当前环境下具有较好性能的决策策略。利用这个策略，可以解决复杂的决策问题，例如控制机器人在复杂环境中导航或玩电子游戏等任务。
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