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文档简介
置本申请涉及基于深度强化学习的库存模型2通过将库存问题建模为马尔可夫决策过程，并定义状态空间、行动空采用深度神经网络作为值函数和策略函数的近似器，确定所述获取针对所述目标业务的历史库存系统运行数据，基于经验放回通过从存储在经验回放缓冲区中的所述训练样本抽取数据进行模型处获取所述目标业务所属业务主体的库存问题描述信息，确定所将所述马尔可夫决策过程中的状态变量作为所述深度神经网络设置所述库存模型基于所述深度神经网络的输入和输出，通过学习策6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征3将所述当前周期的处理数据输入至所述库存模型，根据计算出所述基于所述当前周期的资源增益数据和下一周期的库存状态作为反馈参数初始化模块，用于采用深度神经网络作为值函数和策略库存环境交互模块，用于获取针对所述目标业务的历史库存系统运模型训练模块，用于通过从存储在经验回放缓冲区中的所述训练样本抽8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方行时实现权利要求1至6中任一项所述的方45[0018]在其中一个实施例中，所述采用深度神经网络作为值函678[0068]步骤104，通过从存储在经验回放缓冲区中的所述训练样本抽取数据进行模型处9（即业务主体的资源增益函数并可以将库存问题建模为马尔可夫决策过程，通过定义状型。[0094]Q(s,a)-f(s,a,w)平衡智能体的开发和探索行为，以极小正数e(e<1)的概率选择动作空间内的随机动作储存每步探索的历史数据(s,A,R,s',isdone)，可以从中取样并根据取样数据计算Q目标基于深度强化学习的库存模型训练装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于基于深[0115]模型训练模块504，用于通过从存储在经验回放缓冲区中的所述训练样本抽取数[0135]上述基于深度强化学习的库存模型训练装置中的各个模块可全部或部分通过软器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外易失性存储器和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read_
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