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基于多智能體強化學習的流程工業多操作參數協同優化

點擊數：399 發布時間：2026-04-24 15:00:18
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流程工業普遍存在多操作參數強耦合、工藝拓撲復雜及多工序協同困難等問題,?傳統局部優化方法難以實現全局最優運行。針對上述挑戰,?提出一種基于圖譜理論的流程拓撲結構感知的多智能體強化學習協同優化方法,?以實現復雜拓撲流程工業的多操作參數協同優化。首先,?構建基于拉普拉斯譜分析的拓撲結構解析框架,?刻畫多操作參數間的耦合關系,?為智能體任務分配與協同決策提供支撐;?隨后,?設計融合長短期記憶網絡與多頭注意機制的時序感知模塊,?提取歷史狀態軌跡中的關鍵時間依賴特征;?進一步,?引入多層次空間注意力機制,?在組織層、變量層及連續控制域實現優化關注度的動態自適應調節;?在此基礎上,?構建局部?全局協同的分層強化學習決策架構,?實現多智能體協調控制與策略優化。基于連續攪拌釜反應器系統及鹽湖化工典型流程工業數據開展仿真實驗,?驗證了所提方法的有效性。實驗結果表明,?該方法較傳統方法性能提升41.2%,?在收斂速度與策略穩定性方面表現更優,?為流程工業多操作參數協同優化提供新的技術路徑。

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