【摘 要】
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对连续动作强化学习自动机(CARLA)进行了改进,应用改进后的CARLA结合粒子群优化算法(PSO)优化PID参数。以CARLA为基础,建立了CARLA和PSO的组合优化学习模型CARLA-PSO,该模型
【机 构】
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华北理工大学电气工程学院,华北理工大学轻工学院,北京科技大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170117);国家重点研发计划资助项目(2016YFB1001404);河北省自然科学基金高端钢铁冶金联合研究基金专项项目(F2017209120)
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对连续动作强化学习自动机(CARLA)进行了改进,应用改进后的CARLA结合粒子群优化算法(PSO)优化PID参数。以CARLA为基础,建立了CARLA和PSO的组合优化学习模型CARLA-PSO,该模型包含CAR-LA学习环路和PSO学习环路两个部分,通过优化策略选择器进行学习环路的选择,通过与环境进行相互作用,获得最优控制。对连铸结晶器液位控制进行了仿真实验,实验结果表明,CARLA-PSO在进行PID参数优化时寻优效率高,全局搜索能力强,能够达到理想的控制效果,具有较好的应用前景。
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