【摘 要】
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维持系统的稳定及实现目标是复杂系统的基本要求。而复杂系统往往具有高时滞、非线性等特征,传统优化控制方法难以取得满意的效果。本文在阈值字典排序算法的基础上,对目标函数的排序顺序设定阈值,提出了双阈值排序强化学习算法。该算法能够根据环境需要,改变阈值的比较顺序,从而使系统性能最大化。将所提出的方法用于生物发酵系统,对其多个目标函数进行线性和非线性优化,并从支配关系上对上述两种处理方式进行了比较。实验结
【出 处】
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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)论文集
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维持系统的稳定及实现目标是复杂系统的基本要求。而复杂系统往往具有高时滞、非线性等特征,传统优化控制方法难以取得满意的效果。本文在阈值字典排序算法的基础上,对目标函数的排序顺序设定阈值,提出了双阈值排序强化学习算法。该算法能够根据环境需要,改变阈值的比较顺序,从而使系统性能最大化。将所提出的方法用于生物发酵系统,对其多个目标函数进行线性和非线性优化,并从支配关系上对上述两种处理方式进行了比较。实验结果表明,对目标函数非线性处理后所求解的帕累托解集优于线性处理。另一方面,针对系统的状态量随发酵时间逐渐饱和这一特点,改进了多目标强化学习算法,实验表明,改进后的算法在各目标值上均优于原有算法,所找寻的解集更接近帕累托前沿面。
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