分批补料发酵过程多目标优化的分布式强化学习策略

• 作者: 宋天恒 李大字 谭天伟 靳其兵
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: Q学习算法 多目标优化 赖氨酸分批补料发酵
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2243-2247
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2011.08.027

摘要

发酵过程优化问题通常包含有互相冲突的多重优化目标,另外反应本身具有诸多复杂性.提出一种基于Pareto的分布式Q学习多目标策略,用以求解赖氨酸分批补料发酵过程流加速率轨迹的Pareto最优解.该策略中,Q学习算法和Pareto排序法将结合来产生非支配解集,并使之逼近真实的Pareto前沿,利用奖赏机制来描述多重目标之间的关系,并同时使用多组含有随机初始值的agent共同作用改善搜索能力.将所提出的方法应用于赖氨酸分批补料发酵过程的优化中,并与粒子群优化进行了对比,验证策略的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭天伟	北京化工大学生命科学与技术学院	314	5281	37.0	56.0
2	李大字	北京化工大学信息科学与技术学院	45	301	10.0	16.0
3	靳其兵	北京化工大学信息科学与技术学院	103	805	15.0	23.0
4	宋天恒	北京化工大学信息科学与技术学院	2	1	1.0	1.0