一种基于DPPO深度强化学习的集群系统动态重构决策方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于DPPO深度强化学习的集群系统动态重构决策方法。本发明通过结合深度神经网络模型、分布式学习和多智能体强化学习方法，该方法能够在高维状态空间中提取多维态势特征，跨层级地生成动态重构策略，并通过联盟学习实现策略的全局最优。大幅提高了系统在复杂环境中的任务执行效率、鲁棒性和自适应性，具有显著的技术优势和广泛的应用前景。