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多工种协同优化中的深度学习方法与应用研究

说明

深度学习技术的优势与其他智能技术（如大数据分析、物联网、云计算等）的结合，将进一步推动多工种协同优化的创新。通过将深度学习与这些技术相结合，可以在更大规模和更高复杂度的环境下实现多工种的高效协同，为各行各业提供更加精准的优化解决方案。

传统的Q学习算法在面对大规模的多工种调度问题时，其状态空间和动作空间可能会过于庞大，导致Q值表的维度急剧增加，从而使得学习效率低下。为了解决这一问题，深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）应运而生。通过结合深度学习技术，深度强化学