PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法

在解答2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛的C题“老外游中国”时，虽然PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法主要是应用于强化学习领域，特别是在解决连续动作空间的策略优化问题上，但在此数学建模竞赛中，它并不直接适用于数据处理、综合评价或路径规划等任务。不过，我们可以从数据处理和决策优化的角度，类比强化学习中的一些思想来构思解题策略。 然而，对于本题而言，我们可以更侧重于数据分析、综合评价模型（如层次分析法AHP、TOPSIS、模糊综合评价等）和路径规划算法（如Dijkstra、A*、遗传算法等）来解决问题。以下是对各个问题的进一步建模思路： 一、问题1建模思路 1.1 数据处理与分析 数据收集与清洗：首先，需要加载所有352个城市的CSV文件，对每个城市的100个景点信息进行数据清洗，去除无效或缺失的关键信息（如评分缺失的景点）。 最高分查找：遍历所有景点，找到最高评分（BS），并统计获评该评分的景点数量。 城市排名：统计每个城市获评BS的景点数量，并根据数量多少进行排序，列出前10个城市。 二、问题2建模思路 2.1 综合评价体系构建