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基于神经网络的多工种资源调度优化研究.docx

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    基于神经网络的多工种资源调度优化研究

    引言

    策略梯度方法是强化学习中的一种重要方法，其核心思想是通过优化策略参数直接提升期望回报。与值函数方法（如Q学习）不同，策略梯度方法不通过学习状态-动作值函数来间接推导最优策略，而是直接学习一个可参数化的策略，并通过梯度下降的方式不断优化策略参数。

    自适应奖励机制是指在强化学习过程中，根据环境的变化动态调整奖励函数，以引导学习过程更好地适应新的调度需求。例如，当任务的优先级发生变化、设备的可用性受到影响时，奖励函数可以进行适当的调整，以保证算法能够实时响应不同的调度环境。这种灵活的奖励机制能够有效提升强化

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