一种智能优化强化学习算法的浮选过程自动控制方法

本发明涉及一种智能优化强化学习算法的浮选过程自动控制方法。本发明针对在矿物浮选作业过程中，需要对浮选药剂制度进行精密的把控，如调整捕收剂、抑制剂以及起泡剂等药剂用量，或者矿浆酸碱度、浮选温度、药剂反应时间等过程反应参数，从而使浮选指标达到最佳，实现矿产资源最大化利用。浮选药剂添加的主要设备是变频泵，通过PID调整的药剂量，同时通过传感器采集浮选槽的过程指标数据，利用改进FPA强化学习优化整个控制算法，将浮选过程指标数据参数作为强化学习智能体的环境状态观测值，同时按照符合浮选要求的条件进行设计环境的奖励，经过反复环境交互训练智能体。最后运行时智能体不断实时给出最佳的浮选槽执行器的动作值参数，实现矿物浮选的无人强化学习优化控制。