基于PPO算法的选择性拆卸优化方法、设备和介质

本发明提出了基于PPO算法的选择性拆卸优化方法，方法包括：根据需要拆卸的报废(EOL)产品构建拆卸废旧产品的DPN模型；根据DPN模型构建基于强化学习的选择性拆卸模型，并使用PPO算法对选择性拆卸模型进行训练；将实时需要拆卸的EOL产品输入训练后的选择性拆卸模型，得到最优的拆卸动作合集。本发明基于PPO算法的选择性拆卸优化方法不仅提高了拆卸过程的效率和效果，而且在面对复杂动态的拆卸任务时展现了更强的适应性和稳定性。此外，结合其他先进的强化学习算法并探索更优的建模方案，有望进一步提升选择性拆卸规划方法的性能和实用性，为可持续制造和资源回收提供有力的技术支持。