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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明涉及涉及工业控制与优化技术领域，公开了一种基于PPO算法的干燥机群调度方法，包括以下步骤：S1、将干燥机群的工作状态和罐体状态建模为马尔可夫决策过程；S2、定义状态空间、动作空间和奖励函数；S3、使用PPO算法训练策略网络和价值网络，以优化干燥机群的调度，所述S1步骤具体包括以下步骤：S1.1、构建罐体状态表，记录每个罐体是否完成再生作业，以及是否可以进行干燥作业；S1.2、构建干燥机群工作状态表。通过优化干燥机群的调度，将再生作业安排在电费较低的低谷时段，从而大幅降低总电费支出，并且采用深度强化学习中的PPO算法，结合马尔可夫决策过程模型，通过不断与环境交互和学习，使得智能体能够自主优化调度策略，提高调度效率。
主权项：1.一种基于PPO算法的干燥机群调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将干燥机群的工作状态和罐体状态建模为马尔可夫决策过程；S2、定义状态空间、动作空间和奖励函数；S3、使用PPO算法训练策略网络和价值网络，以优化干燥机群的调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 一种基于PPO算法的干燥机群调度方法
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