这项研究探讨了深度强化学习在幻想体育团队选择中的应用。结果显示，使用DQN和PPO算法的团队选择比基线方法提高了15%。该方法在多个幻想体育平台上测试，证明了其在不同体育和联赛格式中的可扩展性。
本研究提出FanCric框架，结合多智能体系统与大语言模型，提升印度幻想板球联赛Dream11的选队性能。经过分析1270万条参赛记录，FanCric显著优于传统方法，展示了在幻想体育和商业决策中的应用潜力。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
