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摘要：本发明提出了基于PPO算法的选择性拆卸优化方法，方法包括：根据需要拆卸的报废EOL产品构建拆卸废旧产品的DPN模型；根据DPN模型构建基于强化学习的选择性拆卸模型，并使用PPO算法对选择性拆卸模型进行训练；将实时需要拆卸的EOL产品输入训练后的选择性拆卸模型，得到最优的拆卸动作合集。本发明基于PPO算法的选择性拆卸优化方法不仅提高了拆卸过程的效率和效果，而且在面对复杂动态的拆卸任务时展现了更强的适应性和稳定性。此外，结合其他先进的强化学习算法并探索更优的建模方案，有望进一步提升选择性拆卸规划方法的性能和实用性，为可持续制造和资源回收提供有力的技术支持。
主权项：1.基于PPO算法的选择性拆卸优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：根据需要拆卸的EOL产品构建拆卸废旧产品的DPN模型；步骤2：根据DPN模型构建基于强化学习的选择性拆卸模型，并使用PPO算法对选择性拆卸模型进行训练；步骤3：将实时需要拆卸的EOL产品输入训练后的选择性拆卸模型，得到最优的拆卸动作合集。
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百度查询： 内蒙古工业大学 基于PPO算法的选择性拆卸优化方法、设备和介质
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