典型文献
基于人工智能算法的铝电解工艺优化求解
文献摘要：
为提高铝电解工艺参数优化能力,基于近端策略优化(PPO)深度强化学习算法,构建铝电解工艺参数优化模型,以实现铝电解工艺优化求解.对铝电解工艺流程进行介绍,确定其工艺中的重要技术参数;然后将深度与强化学习相结合,建立铝电解参数寻优模型.在原始PPO算法基础上加入RMSProp算法和冲量思想得到M-RMSProp-PPO算法,将该算法应用到模型中进行铝电解工艺参数寻优.结果表明:改进后算法可实现快速收敛,累计奖赏高达15％,说明改进后的算法性能更优越;与决策树算法进行搭配后,可以得到铝电解工艺优化最优组合.
文献关键词：
铝电解;工艺优化;深度强化学习;M-RMSProp-PPO
中图分类号：
作者姓名：
赵春红
作者机构：
四川文化传媒职业学院,四川 崇州 611200
文献出处：
引用格式：
[1]赵春红-.基于人工智能算法的铝电解工艺优化求解)[J].粘接,2022(06):186-190
A类：
B类：
人工智能算法,铝电解,优化求解,工艺参数优化,近端策略优化,PPO,深度强化学习算法,技术参数,参数寻优,寻优模型,RMSProp,冲量,想得到,算法应用,快速收敛,计奖,奖赏,算法性能,更优越,决策树算法,最优组合
AB值：
0.271237
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