基于人工智能算法的机器人自适应决策方法及系统

本申请涉及基于人工智能算法的机器人自适应决策方法及系统。该方法包括：通过特征压缩编码算法对环境数据进行降维处理，得到压缩特征向量；采用模拟退火算法，构建退火策略空间，生成候选策略集合；基于该集合进行双层决策优化，其中全局探索层基于策略扰动生成探索策略，并基于探索策略通过环境交互获得即时奖励值，局部优化层基于热力学梯度规则更新Q值函数；通过更新后的Q值函数和即时奖励值调整模拟退火算法的温度参数，并通过策略选择与模型参数更新，输出最终执行策略。该方法通过多源数据融合、模拟退火与强化学习协同和动态温度调节等技术手段，显著提高了机器人决策策略的全局最优性和动态适应性，增强了在复杂环境下的鲁棒性。