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基于改进近端策略优化算法的草酸钴合成过程优化: 收藏
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引用; 《控制与决策》2023年第11期38卷 3075-3082页; 作者：贾润达宁文彬何大阔褚菲王福利东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心江苏徐州221116; 金属钴被广泛用于电池和金属复合材料,草酸钴合成过程是影响产品质量的关键工序.针对草酸钴平均粒径的优化问题,提出一种基于改进的近端策略优化(PPO)算法的草酸钴合成过程优化方法.首先,根据草酸钴合成过程的优化目标及约束条件设计相...; 金属钴被广泛用于电池和金属复合材料,草酸钴合成过程是影响产品质量的关键工序.针对草酸钴平均粒径的优化问题,提出一种基于改进的近端策略优化(PPO)算法的草酸钴合成过程优化方法.首先,根据草酸钴合成过程的优化目标及约束条件设计相应的奖励函数,通过建立过程的马尔科夫决策模型,将优化问题纳入强化学习框架;其次,针对策略网络在训练过程中出现的梯度消失问题,提出将残差网络作为PPO算法的策略网络;最后,针对过程连续状态空间导致PPO算法陷入局部最优策略问题,利用交错模仿学习对初始策略进行改进.将所提出的方法与传统PPO算法进行比较,改进的PPO算法在满足约束条件的同时,具有更好的优化效果和收敛性.; 来源：详细信息评论

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