IRL은 심층 강화 학습(DRL) 기반 스케줄링에서 보상 함수 설정에 중요한 기여를 할 수 있습니다. 보상 함수는 에이전트가 특정 작업을 선택하고 시스템에서 보상을 받는 데 사용되는 핵심 요소입니다. IRL은 DRL 에이전트의 정책을 해석 가능한 의사결정 트리로 변환하여 보상 함수를 분석하고 조정하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 운영자는 DRL 에이전트의 행동을 더 잘 이해하고 보상 함수를 조정하여 스케줄링 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, IRL을 사용하여 특정 보상 함수가 스케줄링 목표를 달성하는 데 적합한지 확인하고 필요에 따라 보상 함수를 수정할 수 있습니다. 이러한 접근은 스케줄링 시스템의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.