研究用离线强化学习优化结肠癌化疗方案
原文标题：Reinforcement Learning based control of Cancer Chemotherapy treatments
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论文将强化学习用于癌症化疗治疗方案调度，先以传统 Q-learning 做化疗仿真，再基于真实人类结肠癌临床数据采用离线强化学习生成最优策略。方法结合保守 Q-learning 与基于模型的离线策略优化，实验表明 Chemo RL 模型能较好处理化疗排程问题，可辅助初级肿瘤医生做治疗决策。
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