求解时，初始化策略和价值网络，确定状态和动作空间，智能体与环境交互采样，计算奖励、主路平均速度、优势函数，更新策略和价值网络，直至主路平均速度连续10个时段提升幅度小于1%收敛，输出分时段信号灯配时方案。模型建立运用双重差分法分离管控净效应，SHAP可解释性分析量化各维度贡献，假设满足平行趋势、无同期干扰、数据完整及局部干预等条件，定义处理、时间、结果及控制变量并设置约束条件，构建DID回归模型计

显示每轮训练的损失（loss）和准确率（accuracy），验证集的损失（val_loss）和准确率（val_accuracy）；：如果训练集准确率很高（如100%）但测试集准确率很低（如50%），说明模型过拟合，可以减少训练轮次或增加数据。：如果有主题标签（如“思乡”“山水”），可以将其作为额外特征加入模型（需修改模型结构为函数式API）。：显示测试集输入唐诗前半部分的预测结果（如输入“慈母手中

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问题背景： 在全球气候变化与人口增长的双重压力下,农业生产和食品供应链面临前所未有的挑战｡传统农业依赖经验性决策,导致资源利用效率低下,而食品物流环节的腐损问题每年造成数百亿美元的经济损失｡与此同时,极端气候事件频发进一步加剧了供应链的不稳定性,而有机农业的推广在环境效益与经济可行性之间亟需科学权衡｡为应对上述问题,现代智慧农业亟需构建数据驱动的决策系统,整合土壤､气象､物流及经济等多源异构数据,

提取的各项问题： 问题 1：请从数据中挖掘航线异常事件问题 2：请构建关税政策与物流成本的量化关联模型问题 3：请对比LSTM､Transformer､ST-GNN 在动态拓扑下的预测鲁棒性问题 4：请设计奖励函数,平衡运输成本与违约风险问题 5：请模拟不同制裁政策下的供应链弹性

问题背景： 地震勘探作为油气储层探测的核心手段，其成像精度与地下速度模型的准确性紧密相关。在实际应用中，传统时间偏移（Time Migration）因假设地下介质均匀，难以准确刻画盐丘、断层等复杂地质构造，易造成成像失真；而深度偏移（Depth Migration）虽能在一定程度上改善复杂构造的成像质量，但对速度模型的误差极为敏感，微小的速度偏差就可能导致成像结果出现较大偏差。此外，地下介质的各向

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在检测准确、各层级次品率独立等假设下，定义生产层级、节点次品率等核心变量与相关约束条件，建立层级合格率传递、各层级成本与收益计算等数学模型。采用序贯概率比检验（SPRT）算法，在独立同分布、无检测误差等假设下，定义核心变量与约束条件，经似然比计算、临界值确定等步骤建立模型。在抽样独立、先验分布为均匀分布等假设下，定义抽样数量、次品率后验分布参数等核心变量与相关约束条件，通过贝叶斯推断更新次品率后验

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