基于深度强化学习的供应链金融决策模型与企业经济绩效预测研究

为提高后端集中式冗余供应链中的决策与规划效率，本文提出一种将深度学习与智能粒子群优化集成的决策模型。构建了供应链网络的分布式节点部署模型与最优规划路径。深度学习如卷积神经网络从历史数据中提取特征，线性规划捕获高阶统计特征。模型通过模糊关联规则调度和深度强化学习进行优化，神经网络拟合动态变化。"深度学习特征提取 — 智能粒子群优化"的混合机制引导全局优化，选择自适应控制的最优决策。仿真结果表明，系统在资源消耗方面有所降低，空间规划得以提升，在动态环境下实现了实时决策调整、分布路径优化以及稳健的智能控制。