一種排水系統(tǒng)實時控制方法,引入強化學習方法,按照強化學習RL的模型結(jié)構(gòu)和運行方式構(gòu)建:以排水系統(tǒng)模型為環(huán)境Environment,以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為智能體Agent,通過智能體Agent與環(huán)境Environment之間交互運行所獲取的大量狀態(tài)State、評價得分Reward、運行策略Action數(shù)據(jù)反復(fù)進行訓練,不斷優(yōu)化智能體,實際應(yīng)用中通過智能體Agent生成運行策略Action,以達到提升排水系統(tǒng)運行效果的目標。本發(fā)明借助強化學習實現(xiàn)排水系統(tǒng)的優(yōu)化控制,相比于已有的啟發(fā)式實時控制來說,可以搜索全局最優(yōu)策略,更好的優(yōu)化排水系統(tǒng)運行;相比于模型預(yù)測控制來說,可以避免預(yù)測誤差帶來的問題,可以提高排水系統(tǒng)實時控制的運行效果。
聲明:
“排水系統(tǒng)實時控制方法與裝置” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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