一种基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法

本发明公开了一种基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法，涉及人工智能与数据处理技术领域，所述方法包括S1、通过深度强化学习算法构建初始数据采集模型；S2、在动态环境中实时获取环境状态数据；S3、基于当前环境状态数据和历史数据生成新的动作策略，S4、根据生成的动作策略调整数据采集参数；S5、不断迭代更新模型参数适应新的环境状态，该基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法，能够显著提升模型在长期运行中的表现，减少传统方法因忽略长期动态特性而导致的性能下降，解决了现有技术在动态环境中由于状态变化快速频繁导致出现的模型适应性差问题。