基于多智能体强化学习的城市管道流量优化控制系统

本发明属于自动控制技术领域，具体涉及基于多智能体强化学习的城市管道流量优化控制系统。它包括：管网多智能体模型构建部分，多智能体强化学习部分和多智能体优化控制部分；所述管网多智能体模型构建部分，用于为每个管道段分配一个智能体，每个智能体均通过状态空间、动作空间、奖励函数和策略组成的集合来描述；所述多智能体强化学习部分，用于基于非线性流量动力学方程，不断学习和更新每个智能体的Q值；所述多智能体优化控制部分，用于通过策略梯度方法不断优化每个智能体的策略，使得每个智能体的朝向最优控制策略逼近。本发明通过强化学习算法，使得系统能够在复杂多变的环境中，自适应地调整控制策略。