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申请/专利权人：深圳市互盟科技股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于算法模型的数据运算效率提升方法及系统，为不同平台设置分布式的智能体进行数据评估，并通过集中控制智能体进行同步参数更新，得到预先训练的智能体，然后根据训练后的智能体进行数据评估和运算，从而能够以分布式处理的方式应对不同平台的数据，进而能够适应大规模数据运算，提高数据运算效率。
主权项：1.一种基于算法模型的数据运算效率提升方法，其特征在于，包括：分别采集不同平台上的数据源，并将不同的数据源分别作为初始的多个智能体的本时刻环境，进行数据质量评估和清洗需求评估，以数据质量评分和清洗需求评分为动作，并选取价值最高的动作为第一最优动作；若所述第一最优动作在质量阈值和清洗阈值的范围内，则对所述数据源进行清洗，得到第一清洗结果，并将所述第一清洗结果作为对应智能体的输入，输出所述第一清洗结果的结果质量评分和结果需求评分；获取下一时刻环境，将所述本时刻环境、所述下一时刻环境、所述第一最优动作、所述结果质量评分和所述结果需求评分存入经验回访池中，根据所述经验回访池中的数据进行集中式训练，将得到的参数同时分发给所述多个智能体进行参数更新；若在多次训练后，所述数据质量评分或所述清洗需求评分的曲线斜率小于阈值，则停止训练，根据得到的预先训练的多个智能体，分别为对应的数据源直接评估和清洗后，进行运算；其中，所述将所述本时刻环境、所述下一时刻环境、所述第一最优动作、所述结果质量评分和所述结果需求评分存入经验回访池中，包括：获取所述结果质量评分和所述结果需求评分的加权值，将所述加权值作为所述第一最优动作的即时奖励，将所述即时奖励与所述本时刻环境、所述下一时刻环境、所述第一最优动作、所述结果质量评分和所述结果需求评分一同存入经验回访池中；其中，所述根据所述经验回访池中的数据进行集中式训练，包括：从所述经验回访池中挑选批数据对集中控制智能体进行集中式训练，并通过得到的所述批数据的训练结果计算损失函数，对所述集中控制智能体的动作网络和评价网络进行更新；其中，所述集中控制智能体与所述多个智能体采用相同的神经网络结构。
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