基于深度强化学习的非完整产业链补充产业推荐方法及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的非完整产业链补充产业推荐方法及系统，采用深度强化学习模型分析产业链缺失环节并推荐最优补充产业，包括以下步骤：对已有产业链网络数据按行政区划进行划分，将其拆解为多个不完整的区域性产业链子网络；整合各子网络内的企业信息，形成完整的产业数据，并使用产业数据计算出产业的重要性。利用基于生成模拟网络训练的深度强化学习模型，对产业链缺失产业进行产业重要性和产业链韧性提升效果的综合评估，选择评分最高的节点进行增加，并重复上述评估与增加的过程，直至达到预定的补充产业数量。本发明创新性地将产业重要性评估与产业链拓扑结构韧性分析相结合，构建了兼顾区域产业需求和产业链稳定性提升的双重补链目标，并运用深度强化学习算法实现补链产业的识别。