一种基于人工智能的运维工单管理方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的运维工单管理方法及系统，涉及人工智能与运维管理技术领域，包括构建CNN模型，使用PPO算法优化策略网络和价值网络，通过多任务学习与梯度更新优化模型参数，输出设备故障概率和推荐动作，生成JSON工单，基于经典GBDT的框架，使用量子决策树进行分裂增益计算，并通过量子蒙特卡洛方法优化损失函数，迭代构建量子决策树，输出候选调度方案。本发明使用CNN模型结合PPO算法优化工单的生成，增强了故障预测和动作推荐的准确性和时效性，将量子机器学习引入工单调度建模，通过量子决策树和量子蒙特卡洛优化机制，提升了调度的多目标适应能力。