一种基于人工智能的机器人远程运维任务调度与优化方法

本发明公开了一种基于人工智能的机器人远程运维任务调度与优化方法，包括如下步骤：采集数据，执行数据清洗、格式化和特征提取，形成标准化特征向量集；构建状态空间、动作空间和奖励函数；输入改进的Distributional SAC任务调度模型；构建任务需求矩阵和机器人状态矩阵；生成多个子任务集合，根据任务优先级权重建立高层调度策略；低层执行网络中，训练子任务策略网络，生成动作指令集控制机器人执行任务；基于环境反馈更新策略参数；建立自适应层级切换机制；采用层次化参数更新机制完成任务调度与优化。本发明采用改进强化学习模型，实现机器人运维任务智能调度，具备高效、自适应与稳定性强的优点。