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申请/专利权人：东北财经大学
摘要：一种基于分层强化学习的大规模日内手术动态调度方法，属于医疗运作管理技术领域，包括以下步骤：S1、确定算法参数，神经网络结构以及训练算法；S2、搭建分层强化学习的双层调度框架；S3、训练分层强化学习框架；S4、基于训练得到的分层强化学习框架完成日内手术动态调度任务。本发明具有上下层关系的智能体，相应的训练算法和神经网络设计，利用医疗机构的历史手术数据可对双层调度模型进行训练，得到训练后双层调度模型；利用训练后的双层调度模型进行日内手术任务动态调度，该方法能够显著降低运营总成本以及能够适用于急诊手术数量较多且连续达到的场景。
主权项：1.一种基于分层强化学习的大规模日内手术动态调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定算法参数，神经网络结构以及训练算法；S2、搭建分层强化学习的双层调度框架；S3、训练分层强化学习框架；S4、基于训练得到的分层强化学习框架完成日内手术动态调度任务。
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百度查询： 东北财经大学 一种基于分层强化学习的大规模日内手术动态调度方法
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