自适应增强学习在计算机智能调度中的优化应用

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摘要：自适应增强学习在计算机智能调度领域展现出显著的优势，通过构建动态奖励机制和自适应策略网络，实现了复杂调度环境的建模与优化。该方法引入双重网络架构和基于动量的参数更新机制，显著提升了调度策略的稳定性和收敛速度。实验结果表明，在云计算负载均衡场景中，该方法使得任务完成时间平均缩短23.5%，资源利用率提升18.7%。（剩余4783字）

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