基于多智能体强化学习的流程工业多操作参数协同优化-资讯-控制网

基于多智能体强化学习的流程工业多操作参数协同优化

点击数：61 发布时间：2026-04-24 15:00:18
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流程工业普遍存在多操作参数强耦合、工艺拓扑复杂及多工序协同困难等问题, 传统局部优化方法难以实现全局最优运行。针对上述挑战, 提出一种基于图谱理论的流程拓扑结构感知的多智能体强化学习协同优化方法, 以实现复杂拓扑流程工业的多操作参数协同优化。首先, 构建基于拉普拉斯谱分析的拓扑结构解析框架, 刻画多操作参数间的耦合关系, 为智能体任务分配与协同决策提供支撑; 随后, 设计融合长短期记忆网络与多头注意机制的时序感知模块, 提取历史状态轨迹中的关键时间依赖特征; 进一步, 引入多层次空间注意力机制, 在组织层、变量层及连续控制域实现优化关注度的动态自适应调节; 在此基础上, 构建局部−全局协同的分层强化学习决策架构, 实现多智能体协调控制与策略优化。基于连续搅拌釜反应器系统及盐湖化工典型流程工业数据开展仿真实验, 验证了所提方法的有效性。实验结果表明, 该方法较传统方法性能提升41.2%, 在收敛速度与策略稳定性方面表现更优, 为流程工业多操作参数协同优化提供新的技术路径。

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