基于强化学习与对比学习的发酵过程优化调控方法

本发明涉及一种基于强化学习与对比学习的发酵过程优化调控方法。该方法包括：获取青霉素发酵过程的历史批次数据及待调控批次数据，采用深度强化学习双行动者网络，构建优化调控模型；结合对比学习的损失函数优化动作价值函数，增强状态间相似性与差异性的辨识能力，将历史批次数据输入模型进行训练，计算青霉素产量与期望产量之间的差值，采用反向传播算法更新参数，并通过贝叶斯优化自动调整超参数；最后，将待调控批次的数据输入到已训练好的神经网络调控模型中，通过迭代动作输出实现青霉素产量调控。采用本方法能够有效调控青霉素产量，为青霉素发酵过程的优化调控提供了有力的技术支持与理论指导。