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《基于深度强化学习的代码重构优化》
本文探讨DRL在代码重构中的创新应用，展示其如何通过状态-动作-奖励机制实现代码质量的智能提升。随着模型复杂度提升和训练数据扩展，DRL重构将逐步成为开发工具链的核心组件，推动软件工程向自适应、智能化方向演进。DRL模型将代码重构视为序列决策问题：状态表示当前代码结构，动作执行重构操作（如变量重命名、方法提取），奖励函数量化重构质量（如降低圈复杂度、提升可读性）。图示：DRL代理处理代码的流程，包括AST解析、状态编码、动作选择和奖励反馈。图示：从原始代码到优化代码的四步流程，展示DRL的决策循环。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/153407409
DRL重构能提升代码可读性(单选)
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