一种基于强化学习的控制算法研究  

Research of Control Algorithm Based on Reinforcement Learning

作　　者：望安全[1] 陈宗海[1] 文锋[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230027

出　　处：《计算机仿真》2003年第11期42-44,共3页Computer Simulation

基　　金："98 5"计划资助

摘　　要：该文在阐述了强化学习的基本机制的基础上 ,根据复杂工业过程的非线性、多变量、大时延、强耦合的特点 ,提出了一种将基于案例的学习和强化学习相结合的控制算法 ,并对重油分馏塔进行了控制效果的仿真实验 ,控制结果显示了算法能够很好地满足控制任务。In this paper, we simply elaborate the learning method of reinforcement learning, and propose an algorithm of introducing case-based learning to reinforcement learning based on the characteristics of the complex industrial process, and then use it in the control of a distillation column. Results obtained show that the algorithm is able to satisfactorily perform the control task.

关 键 词：机器学习 强化学习 控制算法 案例 Q-Learning算法 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]