[发明专利]一种基于多策略深度强化学习的云制造服务组合方法

摘要

本发明涉及一种基于多策略深度强化学习的云制造服务组合方法，该方法结合基本DQN算法、竞争结构、双估计器和优先回放机制，同时还在模型中加入了一些策略，如奖励策略，ε‑greedy策略和启发式策略，来提高算法的性能。启发式策略可以屏蔽不可用服务，克服了由于超参数和奖励设计不合理导致DLR无法恢复到稳定状态的缺点。奖励可以让DLR可以根据真实奖励值来有效调整参数，ε‑greedy策略使算法有机会跳出局部最优。实验表明该模型不仅具有对动态环境适应性强的优点，而且比其他深度强化学习方法更好。