智能广告投放强化学习方案课程设计

智能广告投放强化学习方案课程设计一、教学目标

本课程旨在通过智能广告投放强化学习的相关内容，帮助学生建立对机器学习在广告领域应用的基本认知，掌握强化学习算法的核心原理及其在广告投放中的实际应用方法，并培养其数据分析与决策优化的能力。

**知识目标**：学生能够理解强化学习的基本概念，包括状态、动作、奖励和策略等核心要素，掌握智能广告投放中Q-learning、深度强化学习等算法的基本原理与实现流程，并能结合实际案例分析其优缺点。通过课程内容，学生需明确智能广告投放的目标是最大化用户转化率或广告收益，并了解常见评估指标如CTR（点击率）、CVR（转化率）等。

**技能目标**：学生能够运用Python等编程工具实现简单的广告投放强化学习模型，通过数据集训练并优化广告策略，例如根据用户行为动态调整广告展示顺序或内容。同时，学生需具备数据预处理、模型调优和结果可视化的能力，能够针对不同场景设计个性化广告投放方案。课程强调实践操作，要求学生完成至少一个完整的广告投放模拟实验，输出策略优化前后对比报告。

**情感态度价值观目标**：培养学生对数据驱动决策的兴趣，树立科学严谨的算法应用意识，并认识到智能广告投放需兼顾效率与用户体验的平衡，理解技术伦理与隐私保护的重要性。通过小组讨论和案例分析，学生应提升团队协作能力，学会从商业和用户双重角度评估广告策略的合理性。

课程性质为跨学科实践类，结合计算机科学与市场营销知识，面向高中高年级或大学低年级学生。学生需具备基础的编程能力和数学素养，但课程设计会通过可视化工具和简化案例降低理解门槛。教学要求注重理论联系实际，鼓励学生主动探索不同算法的适用场景，通过项目式学习强化问题解决能力。目标分解为：1）掌握强化学习术语与流程；2）完成广告投放数据集分析；3）实现并测试至少一种强化学习算法；4）撰写策略优化建议报告。

二、教学内容

本课程围绕智能广告投放强化学习的核心概念与实战应用展开，围绕教学目标，系统化教学内容，确保知识的连贯性与实践性。课程内容紧密联系教材相关章节，结合广告投放实际场景，逐步深入强化学习理论与算法应用。

**教学大纲**：课程共分为6个模块，总课时12课时，每课时45分钟。

**模块1：智能广告投放概述**（2课时）

-**内容**：介绍广告投放的基本流程与目标，解释传统广告投放的局限性，引出智能广告投放的需求与意义。阐述强化学习在广告优化中的应用价值，列举典型场景如广告排期、预算分配、个性化推荐等。结合教材第1章“广告学基础”与第2章“机器学习导论”相关内容，解析智能广告系统的组成部分（用户画像、行为分析、策略引擎、效果反馈）。

-**进度**：第1-2课时，通过案例讲解与小组讨论，使学生理解智能广告的核心要素。

**模块2：强化学习基础**（3课时）

-**内容**：系统讲解强化学习的数学模型，包括马尔可夫决策过程（MDP）的四个要素（状态、动作、转移概率、奖励函数），通过教材第3章“强化学习原理”中的例题，演示Q值、值函数等概念。结合广告场景，解释如何定义状态空间（如用户属性、历史行为）、动作空间（如广告展示顺序、竞价策略）和奖励函数（如点击奖励、转化奖励）。通过可视化工具展示状态-动作值表，帮助学生直观理解策略迭代过程。

-**进度**：第3-5课时，设计课堂练习，要求学生用形式模拟简单广告投放的MDP模型。

**模块3：Q-learning算法**（3课时）

-**内容**：深入讲解Q-learning算法的原理与实现，包括Q值更新公式、探索-利用策略（如ε-greedy）、学习率与折扣因子对策略的影响。结合教材第4章“Q-learning算法”中的伪代码，通过广告投放案例（如根据用户点击历史优化广告位分配）演示算法步骤。演示如何使用Python实现Q-table，并分析算法的收敛性与局限性。

-**进度**：第6-8课时，布置编程任务，要求学生完成基于Q-learning的广告策略模拟器。

**模块4：深度强化学习应用**（2课时）

-**内容**：介绍深度强化学习（DRL）在广告投放中的拓展应用，如深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（PG）。结合教材第5章“深度强化学习”，通过案例解析如何处理高维状态空间（如用户动态特征向量）和连续动作空间（如动态竞价）。讨论DRL在解决复杂广告场景（如跨平台投放）的优势。

-**进度**：第9-10课时，展示开源框架（如TensorFlow或PyTorch）的简单示例，引导学生思考DRL的实现路径。

**模块5：数据与模型实战**（2课时）

-**内容**：提供真实广告投放数据集（如点击流日志），指导学生进行数据预处理（特征工程、缺失值填充），并应用Q-learning或DQN模型进行策略训练。结合教材第6章“数据预处理”与第7章“模型训练”，演示如何评估模型效果（如A/B测试对比策略优劣）。

-**进度**：第11-12课时，完成分组实验，提交策略优化报告。

**模块6：伦理与未来趋势**（1课时）

-**内容**：探讨智能广告投放中的隐私保护、算法偏见等伦理问题，结合教材第8章“伦理”，分析技术发展对广告行业的长期影响。介绍联邦学习、可解释等前沿方向在广告领域的潜在应用。

-**进度**：第13课时，圆桌讨论，总结课程收获与行业观察。

**教材关联性说明**：教学内容严格依据教材第1-8章核心章节，确保与课本知识的同步性。实践环节的数据集与案例均来源于教材配套资源，算法实现参考教材中的代码框架。通过模块化设计，逐步构建从理论到应用的完整知识体系，符合高中高年级或大学低年级学生的认知规律。

三、教学方法

为实现课程目标，突破教学重难点，本课程采用讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等多种教学方法相结合的方式，旨在激发学生的学习兴趣，提升其分析问题与解决问题的能力。

**讲授法**：针对强化学习的基本概念、数学原理等理论性较强的内容，采用系统讲授法。教师依据教材第3章“强化学习原理”和第4章“Q-learning算法”的编排逻辑，清晰阐述马尔可夫决策过程、Q值更新等核心理论，结合思维导梳理知识框架。讲授过程中穿插动画演示（如状态-动作值表的动态变化）和推导过程，帮助学生建立直观认识。此方法确保知识传递的准确性与系统性，为后续实践环节奠定理论基础。

**讨论法**：围绕教材第1章“广告学基础”中“传统广告投放的优缺点”以及第8章“伦理”中“算法偏见”等开放性议题，课堂讨论。例如，分组探讨“如何平衡广告收益与用户隐私”，要求学生结合教材案例提出观点，教师引导辩论并总结。讨论法有助于学生从多角度思考问题，培养批判性思维，同时强化对课本内容的理解与运用。

**案例分析法**：选取教材第2章“机器学习导论”或配套案例集中的广告投放实例（如某电商平台通过强化学习优化首页推荐），引导学生分析其状态空间设计、奖励函数设置等关键要素。通过对比不同算法（如Q-learning与DQN）在案例中的表现，深化对算法适用性的认识。案例分析环节要求学生撰写短篇报告，强制其结合教材知识进行逻辑论证，提升实践能力。

**实验法**：以教材第6章“数据预处理”和第7章“模型训练”为基础，设计编程实验。学生使用Python和TensorFlow/PyTorch库，基于提供的数据集实现Q-learning或DQN模型，并通过可视化工具（如Matplotlib）展示策略优化过程。实验法强调动手能力，要求学生记录代码调试过程、结果对比及优化策略，最终提交完整实验报告。教师巡回指导，针对共性问题进行集中讲解，确保实践效果。

**多样化方法整合**：将上述方法穿插于不同模块，如模块2理论讲授后，立即通过讨论法辨析状态定义的多样性；模块3实验前，以案例分析法展示Q-learning的实际应用场景；模块5实验中，结合讲授法补充深度强化学习的网络结构知识。通过动态组合教学方法，避免单一模式的枯燥感，适配不同学习风格的学生，最终实现知识、技能与情感目标的协同达成。

四、教学资源

为支持教学内容与教学方法的实施，丰富学生的学习体验，本课程配置以下教学资源，确保与教材内容紧密关联且符合教学实际需求。

**教材与参考书**：以指定教材为核心，辅以经典强化学习与机器学习参考书。教材第1-8章构成教学内容主体，涵盖广告投放基础、强化学习原理、算法实现等核心知识。参考书方面，推荐《强化学习：原理与实践》（RichardS.Sutton&AndrewG.Barto著）作为理论深化资料，对应教材第3-4章的Q-learning等算法详解；提供《深度强化学习》（IanGoodfellow等著）部分章节，辅助理解教材第5章DRL应用。此外，补充《广告技术基础》等市场营销类书籍，关联教材第1章广告投放场景。

**多媒体资料**：制作包含核心概念动画（如MDP状态转移）、算法流程可视化（Q-table更新过程）、实验演示视频的多媒体课件。例如，针对教材第4章Q-learning，开发交互式网页模拟器，允许学生动态调整参数观察策略变化。收集整理教材配套案例集的视频讲解，如某电商平台的实际广告投放案例分析，增强内容生动性。利用在线公式编辑器（如MathJax）清晰展示教材第3章的数学推导过程。

**实验设备与平台**：配置配备Python3.8、TensorFlow2.4或PyTorch1.10的实验环境，确保学生能独立完成教材第6-7章的编程任务。提供广告投放模拟数据集（如包含用户ID、广告ID、点击/转化标签的CSV文件），数据量约5000-8000条，覆盖教材第6章数据预处理需求。部署JupyterNotebook平台，方便学生记录实验代码与结果。提供VSCode或PyCharm等集成开发环境（IDE）插件，支持TensorFlow/PyTorch开发与调试。

**其他资源**：共享教材配套习题答案与补充练习题库，强化教材第2、4章知识点巩固。链接Coursera或Udacity上的“强化学习”公开课视频（如选自教材作者Sutton的课程），作为拓展学习资源。提供行业报告摘要（如“程序化广告行业白皮书”），关联教材第8章伦理与趋势讨论。确保所有资源与教材章节编号一一对应，便于学生查阅与教师管理。

五、教学评估

为全面、客观地评估学生的学习成果，确保评估方式与课程目标、教学内容及教学方法相匹配，本课程设计多元化的评估体系，涵盖平时表现、作业、实验报告及期末考核，全面反映学生的知识掌握、技能应用与情感态度。

**平时表现（20%）**：评估内容包括课堂参与度（如讨论发言质量、提问深度）及小组活动协作表现。具体关联教材内容，例如在讨论“智能广告伦理”时（教材第8章），学生的观点是否基于教材原理且具有思辨性；小组实验中是否有效分工完成教材第6章的数据预处理任务。教师通过随机点名、课堂练习批注、小组互评等方式记录成绩，确保与教材知识点的结合。

**作业（20%）**：布置4-6次作业，紧扣教材章节重点。例如，针对教材第3章强化学习原理，布置作业要求学生绘制特定广告场景的MDP模型；结合教材第4章Q-learning算法，提交Python代码实现并分析在不同奖励函数下的策略收敛情况。作业需独立完成，强调与教材理论的联系，由教师根据答案要点及代码规范性评分。

**实验报告（30%）**：基于教材第6-7章实验内容，要求学生提交完整的广告投放强化学习实验报告。报告需包含数据加载与预处理过程（关联教材第6章）、模型实现细节（对比教材第4章Q-learning与第5章DRL示例）、实验结果可视化（如策略迭代曲线）及优化结论。评估重点在于学生是否理解并应用了教材中的算法思想，能否结合广告场景解释技术选择依据，确保实践环节与理论教学的统一。

**期末考核（30%）**：采用闭卷考试形式，试卷结构包括：

-**概念题（20%）**：考察教材第1-5章核心概念，如MDP要素、Q值更新公式等，要求学生结合广告场景解释。

-**计算题（30%）**：基于教材第4章Q-learning示例，给定状态转移概率与奖励函数，要求学生计算最优策略，检验对理论公式的掌握。

-**综合应用题（50%）**：提供简化的广告投放问题（如用户点击率数据），要求学生选择合适的强化学习算法（从教材第4-5章中选），设计解决方案并说明理由，体现教材知识整合能力。

考核内容与教材章节严格对应，题型多样，确保评估的客观性与公正性，全面反映学生对智能广告投放强化学习的理解与应用水平。

六、教学安排

本课程总学时12课时，分6个模块完成，教学安排紧凑合理，确保在有限时间内完成所有教学任务，并兼顾学生的认知规律与作息特点。课程时间安排在每周固定时段（如周二下午第1-2节），教学地点设在配备多媒体设备与网络接入的普通教室，便于理论讲授与实验操作。

**教学进度规划**：

-**第1-2周（模块1、2）**：完成智能广告投放概述（教材第1章）与强化学习基础（教材第3章）。第1周第1课时通过案例导入（关联教材第1章广告行业痛点），讲解智能广告概念与强化学习应用价值；第1周第2课时系统讲授MDP模型（教材第3章核心内容），结合课堂互动示辅助理解。第2周第1课时深入Q-learning原理（教材第4章），通过伪代码讲解与简单动画演示强化概念；第2周第2课时小组讨论（教材第3章应用场景），要求学生结合教材案例辨析不同MDP定义的合理性。

-**第3-4周（模块3、4）**：聚焦Q-learning算法实现（教材第4章）与深度强化学习拓展（教材第5章）。第3周第1-2课时，发布基于教材第4章例子的编程作业，要求学生用Python实现Q-table更新，教师巡回指导；第4周第1课时通过对比实验（Q-learningvsDQN，关联教材第5章），讲解DRL优势；第4周第2课时展示行业应用简报（如教材第5章案例），激发学生思考前沿技术。

-**第5-6周（模块5、6）**：开展数据与模型实战（教材第6-7章）及总结与展望（教材第8章）。第5周第1-2课时，实验课（教材第6章数据预处理+第7章模型训练），要求学生提交包含数据处理、代码与结果可视化的实验报告初稿；第6周第1课时完成实验报告互评，第6周第2课时进行课程总结，围绕教材第8章伦理与趋势展开圆桌讨论，梳理知识体系。

**考虑学生实际情况**：

-**作息时间**：教学时段避开午休与晚间休息时间，符合高中高年级或大学低年级学生常规作息。

-**兴趣爱好**：模块1案例选择时下热门的广告技术应用（如直播带货智能推荐，关联教材第1章新趋势），增强课程吸引力；实验任务允许学生微调广告场景设定（如选择特定平台或产品类目），增加自主性。

-**认知负荷**：理论讲授控制每课时知识点数量（如教材第3章一次只讲MDP定义与4个要素），实验环节分步指导，确保学生能逐步掌握，避免信息过载。通过上述安排，实现教学计划的可执行性与高效性，保障教学任务按期完成。

七、差异化教学

鉴于学生间存在学习风格、兴趣特长和能力水平差异，本课程将实施差异化教学策略，通过分层任务、弹性资源和个性化反馈，确保每位学生能在课程中获得适宜的挑战与支持，实现个性化成长。

**基于学习风格的差异化**：

-**视觉型学习者**：在讲解教材第3章强化学习原理时，除文字讲授外，额外提供状态-动作动态演示视频（关联MDP可视化），并在PPT中增加思维导梳理知识结构。实验环节要求学生使用Matplotlib等工具将Q-learning迭代过程绘制成可视化表（关联教材第4章算法效果展示）。

-**听觉型学习者**：鼓励参与课堂讨论与小组辩论（如教材第8章伦理议题），设计“算法原理讲解接龙”活动，让学生通过口头阐述加深理解。提供课程核心概念录音（如MDP要素解释），方便学生课后复习。

-**动觉型/实践型学习者**：实验任务（教材第6-7章）作为主要差异化载体。基础要求完成教材示例代码的复现与运行（对应中等能力学生）；进阶要求修改奖励函数或状态表示（如增加用户实时兴趣特征，关联教材第5章DRL应用），设计个性化广告策略（对应高能力学生）；鼓励动手能力强的学生探索教材未覆盖的算法（如A3C），并提供额外参考资料。

**基于兴趣与能力的差异化**：

-**分层作业**：针对教材第4章Q-learning作业，基础层要求完成标准环境下的代码实现与结果分析；提高层要求对比不同ε-greedy参数对策略的影响，并撰写简短设计报告；拓展层要求将算法应用于教材第1章描述的某一具体广告场景，提交完整方案（含数据假设、模型选择与效果预估）。

-**弹性实验项目**：模块5实验课中，提供2-3种不同难度的广告投放模拟数据集（如包含不同用户行为复杂度的CSV文件，关联教材第6章数据多样性），学生根据自身能力选择。允许学生以小组形式完成实验，鼓励跨能力水平合作，但报告需体现个人贡献与理解深度。

**个性化评估反馈**：作业与实验报告中，教师针对不同学生的提交内容提供差异化反馈。对基础薄弱学生（如对教材第3章MDP概念理解困难），强调核心概念的正确应用；对能力优秀学生（如实验中提出创新性优化方案），肯定其算法思想与解决问题能力，并推荐相关高级文献（如教材第5章参考文献延伸）。通过差异化教学活动与评估，满足不同学生在智能广告投放强化学习学习上的个性化需求。

八、教学反思和调整

教学反思和调整是确保课程质量持续提升的关键环节。本课程将在实施过程中，通过多种方式定期进行教学反思，并根据反馈信息灵活调整教学内容与方法，以适应学生的学习需求，优化教学效果。

**教学反思机制**：

-**课堂观察与记录**：教师每课时记录学生参与度、提问质量及对教材内容的反应。例如，在讲解教材第4章Q-learning算法时，若发现多数学生对Q-table更新公式的实际意义（如如何指导广告投放决策）理解模糊，则标记为需重点反思的环节。

-**作业与实验分析**：定期批改作业和实验报告，分析共性问题。若教材第6章数据预处理任务中，普遍存在特征工程思路单一或对广告场景理解不足的情况，需反思案例选择或指导是否到位。

-**学生反馈收集**：通过随堂问卷、课程末尾匿名及非正式交流，收集学生对教学内容（如教材章节深度）、进度安排、实验难度等的反馈。例如，询问学生“教材第5章深度强化学习内容是否过于抽象？是否需要增加更多可视化辅助？”

**教学调整策略**：

-**内容深度调整**：根据反思结果，动态调整教材相关内容的讲授深度。若学生反馈教材第3章强化学习数学推导难度过大，则减少纯理论推导，增加更多依赖教材示和实例解释的篇幅；若学生普遍觉得教材第7章模型训练实践不足，则增加实验课时或提供更详细的代码注释与调试指南。

-**方法与资源补充**：若发现讨论法（如教材第8章伦理讨论）效果不佳，则调整为更具引导性的小组工作坊形式，并提供结构化讨论提纲。若实验中学生对特定库（如TensorFlow）使用存在困难，则补充该库的基础操作教学视频或提供简化的示例代码库（关联教材配套资源）。

-**进度微调**：根据学生学习节奏，适当调整模块进度。例如，若实验任务（教材第6-7章）普遍完成时间过长，可适当压缩理论讲授时间或提前发布实验要求。反之，若学生对教材第1章广告学基础掌握迅速，可加快进度，增加教材第4章算法的实践比重。

通过持续的教学反思与灵活调整，确保课程内容与方法的适配性，最大化教学效果，使学生在掌握智能广告投放强化学习知识技能的同时，获得最佳学习体验。

九、教学创新

为提升教学的吸引力和互动性，激发学生的学习热情，本课程将尝试引入新的教学方法和技术，结合现代科技手段，增强课程的现代感和实践感。

**技术融合创新**：

-**在线仿真平台**：引入JupyterWidgets或类似交互式在线工具，让学生无需本地环境即可实时调整强化学习算法（如教材第4章Q-learning）的参数（如学习率α、折扣因子γ、探索率ε），即时观察策略迭代曲线和最终效果的变化。这种可视化交互能有效降低理论理解的门槛，增强学习的趣味性。

-**助教与智能问答**：利用自然语言处理技术搭建简易助教，预设教材核心概念（如MDP、Q值）的常见问题解答。学生可通过语音或文字向提问（关联教材第3章原理），获得即时反馈，减轻教师答疑压力，并提供个性化学习支持。

-**虚拟实验环境**：借助虚拟仿真技术（如基于Unity3D或UnrealEngine），构建虚拟广告投放场景。学生可在虚拟环境中扮演投放策略师，模拟调整广告预算分配、出价策略等（关联教材第1章决策过程），观察不同决策对虚拟用户行为和最终收益的影响，提升决策的直观感受。

**模式创新探索**：

-**游戏化学习**：设计“广告投放大挑战”小游戏，将教材知识点融入关卡任务。例如，完成教材第6章数据清洗任务解锁Q-learning编程关卡，达到特定策略效果获得“DRL进阶”徽章。通过游戏化机制，激发竞争意识和学习动力。

-**项目式学习（PBL）强化**：将单个实验（如教材第6章数据处理）扩展为小型PBL项目，要求学生以小组形式完成“为某类产品设计智能推荐策略”的全流程任务，从需求分析、数据获取（模拟）、模型构建到效果评估（模拟），模拟真实工作场景，提升综合应用能力。

十、跨学科整合

本课程注重挖掘智能广告投放强化学习与市场营销、心理学、数据科学、计算机科学等多学科的内在关联，通过跨学科整合，促进知识的交叉应用，培养学生的综合素养与解决复杂问题的能力。

**学科关联与整合路径**：

-**市场营销与经济学**：结合教材第1章广告投放目标与教材第8章伦理考量，引入市场营销学中的用户生命周期价值（LTV）、转化率优化（CRO）等概念，以及经济学中的激励理论。分析强化学习如何通过动态调整奖励函数（如教材第4章Q-learning）实现用户长期价值最大化，探讨算法决策的经济理性与公平性。

-**心理学与认知科学**：从教材第1章用户行为分析出发，融入心理学中的注意力模型、决策偏误理论。例如，在讨论教材第5章DRL应用时，分析个性化推荐算法如何利用用户历史行为（关联心理学记忆与习惯形成理论）进行优化，同时讨论信息茧房、算法歧视等潜在心理影响（关联教材第8章伦理问题）。

-**数据科学与方法论**：强调教材第6章数据预处理与教材第7章模型训练中的数据科学思维。要求学生运用统计学知识（如假设检验评估策略差异）和机器学习评估指标（如AUC、F1分数），科学验证算法效果。引入大数据处理工具（如Spark）的基础知识，让学生理解海量广告数据场景下的技术挑战与解决方案。

**跨学科实践活动**：

-**整合式案例分析**：选取包含多学科视角的真实广告案例（如某品牌利用强化学习优化跨平台投放效果），要求学生分组扮演不同角色（市场经理、数据科学家、算法工程师、伦理官），从各自学科角度分析问题，共同设计解决方案，撰写跨学科分析报告。

-**跨学科项目设计**：在教材第6-7章实验基础上，增加跨学科维度。要求学生设计广告策略时，不仅关注算法性能（计算机科学），还需考虑用户接受度（心理学）、商业目标达成度（市场营销），并撰写包含技术实现、市场影响与伦理风险评估的综合项目计划书。

通过跨学科整合，打破学科壁垒，使学生认识到智能广告投放强化学习是多领域知识协同的产物，培养其系统性思维和跨领域协作能力，为其未来应对复杂商业问题奠定基础。

十一、社会实践和应用

为培养学生的创新能力和实践能力，将理论知识与社会实践紧密结合，本课程设计了一系列与社会应用紧密相关的教学活动，让学生在实践中深化对智能广告投放强化学习的理解，提升解决实际问题的能力。

**模拟真实场景实践**：

-**行业模拟竞赛**：借鉴教材第1章描述的竞争性广告市场环境，校内“智能广告投放挑战赛”。提供模拟的广告平台数据集（包含用户画像、广告特征、历史交互等，关联教材第6章数据），设定真实的业务目标（如最大化ROI或用户增长）。学生组队扮演广告主或代理商角色，运用课程所学（教材第4章Q-learning、第5章DRL等），设计并实施个性化广告投放策略，通过模拟平台进行策略对抗与效果比拼。活动强调策略的创新性与实战效果，赛后进行复盘分析。

-**企业问题实战**：联系本地广告公司或电商平台，收集真实的、可简化的小型广告投放优化问题（如教材第1章提到的CTR提升、预算分配优化等）。学生以项目形式参与，进行问题分析、方案设计（含算法选择与参数调优，关联教材第7章模型训练）、模拟实施与效果评估。此活动使学生接触真实业务需求，锻炼其将理论应用于实践的能力，并理解企业对算法效率与稳定性的要求。

**创新思维培养**：

-**前沿技术探索项目**：要求学生调研教材第8章提及的强化学习前沿进展（如深度强化学习在广告领域的最新应用、可解释对广告公平性的影响），结合某一具体广告场景（如短视频平台开屏广告），设计创新性的强化学习解决方案或改进现有