工业自动化的控制方法、装置、设备及存储介质

本发明提供了一种工业自动化的控制方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：针对多智能体系统进行动态拓扑建模，并基于自适应聚类算法对各智能体的交互关系进行分解，得到局部动态模型。利用分布式强化学习训练各智能体的深度神经网络，输出价值网络和状态预测函数。在接收控制指令和当前系统状态后，通过状态预测函数预估未来演化，并结合价值网络构建多目标博弈优化问题，求解各智能体的纳什均衡与控制优先级。针对不确定环境引入鲁棒优化方法，为每个智能体生成可应对环境扰动的控制动作。本发明在多目标需求间实现平衡，具备高度拓扑适配能力和鲁棒控制性能，适用于工业生产中的复杂多智能体场景，实现更稳定、高效的自动化协同控制。