针对生鲜产品的易腐特性和复杂多变的现实环境导致生鲜产品难以获得最优订购和定价策略的问题，提出了一种基于深度强化学习的生鲜产品联合库存控制与动态定价方法。结合生鲜产品的特点，将问题建模并定义为马尔可夫决策过程问题，然后基于深度强化学习，设计了生鲜产品的联合库存控制和动态定价算法。实验结果表明，基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价策略具有最佳的收益性能。因此，基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价研究可以提高企业收益，有效促进强化学习在收益管理领域的实施，具有实际应用价值。