摘要
本发明公开了面向营销场景的AI智能体任务调度执行方法,属于人工智能及数字营销技术领域,包括S1、采集多维度指标数据并处理;S2、建立任务优先级评估模型,根据处理后的多维度指标数据计算任务的综合优先级得分并排序;S3、构建模拟营销环境,对强化学习模型进行训练得到优化的调度策略;S4、将营销任务、AI智能体、受众要素建模为节点并建立关联边,训练图神经网络模型预测任务执行时间和成效;S5、根据上述内容进行任务分配,并实时监控与调整;本发明提供的面向营销场景的AI智能体任务调度执行方法,通过智能调度算法,使多个AI智能体在营销场景中协同工作,能够快速、高效地完成各项营销任务。
技术关键词
任务调度执行方法
强化学习模型
可用智能
深度Q网络
神经网络输出层
神经网络模型
任务分配方式
智能调度算法
数据
画像
指标
资源
队列
贪婪策略
场景特征
节点特征
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矩阵
非线性卡尔曼滤波
强化学习模型
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信号干扰比
策略优化方法
客户
画像
强化学习算法
深度Q网络
强化学习模型
强化学习代理
卷积神经网络量化
加速器
连续动作空间