基于多智能体强化学习控制的泵送方法
申请号：CN202510804548
申请日期：2025-06-17
公开号：CN120312619B
公开日期：2025-08-15
类型：发明专利
摘要
本发明提供了基于多智能体强化学习控制的泵送方法，属于深度强化学习技术领域，方法包括：S1.信号采集与预处理；S2.特征提取与融合；S3.时序建模；S4.动作生成；S5.环境交互；S6.虚拟经验生成；S7.经验池管理；S8.网络训练；S9.闭环控制。本发明通过DQN和DDPG分别控制离散与连续动作，结合联合Critic网络实现水泵启停与频率调节的协同优化，解决传统单一智能体无法处理混合动作空间的问题。
技术关键词
多智能体强化学习
泵送方法
信号
闭环控制
随机森林模型
深度强化学习技术
水泵
压力
时序
网络
滑动平均滤波
校正
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