一种基于多目标强化学习的决策信息生成方法及系统

本发明公开了一种基于多目标强化学习的决策信息生成方法及系统，应用于计算机信息处理领域，包括：获取并利用分类模型处理多维信息流数据，以确定信息单元的重要性与时效性；采用关联分析与聚类算法，生成与预设关键业务要素相关联且满足覆盖度的信息子集；采用自适应权重调整机制，根据业务场景的实时变化更新权重并对信息单元进行排序；通过决策模板生成结构化的决策信息；最后，根据决策信息与实际业务结果的偏差，通过强化学习反馈机制对分类模型及权重调整机制进行参数优化，本发明解决了现有技术依赖静态规则、适应性差及难以平衡多目标冲突的问题，通过构建闭环的自我进化系统，显著提升了决策信息生成的质量、时效性和动态适应性。