基于多智能体强化学习的焦炉集气管压力多级协调控制

• 作者: 吴敏 王欣 秦斌 阳春华
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 焦炉集气管 梯级协调 多智能体 强化学习 TS回归模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1847-1851
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|TP18
• 字数: 4764字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2006.10.021

摘要

针对焦炉集气管压力这类多变量强扰动非线性耦合系统,提出了一种基于Multi-Agent system(MAS)的焦炉集气管压力智能多级协调控制系统方案.采用基于Agent单元系统梯级协调体系和基于任务分解的实时Agent的组织与演化机制,通过Agent模态变迁进行模式切换,以适应快速突变环境.在控制Agent中采用Actor-critic强化学习方法,运用TS回归模糊神经网络实现行动和评判模块,使用分布式学习算法对多个Agent协调优化.工程应用表明,提出的控制策略有效地解决了高压氨水大干扰对集气管压力的冲击控制问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	吴敏	中南大学信息科学与工程学院	439	5230	34.0	47.0
3	王欣	中南大学信息科学与工程学院	46	349	10.0	16.0
7	秦斌	中南大学信息科学与工程学院	55	385	10.0	17.0