一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的商品动态定价优化方法，包括如下步骤：S1、获取并预处理不同类别商品的交易数据；S2、通过A3C算法构建商品定价模型，初始化智能体并学习初始定价策略；S3、使用改进的TD3算法优化定价策略，减少过度估计并实时调整商品价格；S4、通过逆向强化学习模拟专家定价行为，结合优化后的初始定价策略微调商品价格；S5、实时收集市场反馈数据，优化定价决策；S6、根据市场验证结果迭代优化定价策略，最大化长期收益。本发明利用深度强化学习自动调整商品价格策略，提升定价精度和盈利能力。