面向大数据分析的深度强化学习优化算法

本发明涉及学习优化技术领域，具体涉及面向大数据分析的深度强化学习优化算法，包括动态特征拓扑图生成：对实时输入的大数据流进行时序关联分析，生成动态特征拓扑图；增强状态空间重构：通过潜在路径挖掘重构出具有时空关联特征的增强状态空间；分层解耦训练：采用梯度隔离机制进行异步参数更新，生成策略梯度流和价值梯度流；多维度决策融合：通过动态权重融合生成多目标优化决策；反馈驱动调整：根据所述多目标优化决策的实际执行效果，反向调整动态特征拓扑图的构建阈值和增强状态空间的维度参数。本发明通过构建动态特征拓扑图，能够实时捕捉大数据流中的时序依赖关系，有效反映特征间的动态演化过程，显著提升了特征建模的灵活性与精度。