1.一种用于提升冷水机组节能优化的聚类强化学习方法，其特征在于，步骤为：
2.如权利要求1所述的用于提升冷水机组节能优化的聚类强化学习方法，其特征在于：所述步骤二中，对步骤一种获取的数据进行预处理，具体为利用数据列中的最大值和最小值进行标准化处理，使标准化后的数值x处于[0,1]之间，其算法为：
3.如权利要求1所述的用于提升冷水机组节能优化的聚类强化学习方法，其特征在于：所述步骤四中采用dqn算法建立控制模型，具体为：将训练子集内的状态信息传递到深度强化学习模块，作为q神经网络的输入，从而计算所有动作的q值，计算出目标q*网络下所有动作的目标q值，并利用两者的td误差更新q网络参数，实现对模型的训练,而后利用两者的td误差更新神经网络参数θ，具体为：
4.如权利要求3所述的用于提升冷水机组节能优化的聚类强化学习方法，其特征在于：
5.一种计算机装置，其特征在于：包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、存储器和通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信，所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1至4中任意一项所述的用于提升冷水机组节能优化的聚类强化学习方法对应的操作。
6.一种计算机存储介质，其特征在于：所述计算机存储介质中存储有至少一个可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1至4中任意一项所述的用于提升冷水机组节能优化的聚类强化学习方法对应的操作。