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城市空气质量管理的深度强化学习：大都市环境中污染减缓亭位置信息的多目标优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种深度强化学习框架，优化空气净化亭的布局，以提升德里的空气质量指数（AQI）。该方法有效识别关键位置，实现空气质量改善与设施覆盖的最佳平衡，助力智能城市建设。
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关键要点
- 本研究提出了一种深度强化学习框架，优化空气净化亭的布局。
- 该方法旨在提升德里的空气质量指数（AQI）。
- 研究针对传统减排策略的局限性，提出新的解决方案。
- 采用先进的近端策略优化算法，有效识别影响空气质量的关键位置。
- 实验结果表明，该框架在空气质量改善和设施覆盖率之间实现了最佳权衡。
- 该研究具有推动智能城市建设和数据驱动城市空气质量管理的潜力。
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