RBF-Q学习优化多品种CSPS系统前视距离控制策略

本文主要探讨了"基于RBF-Q学习的多品种CSPS系统前视距离控制"这一主题，由杨羊和唐昊两位学者合作完成，他们来自合肥工业大学电气与自动化工程学院。研究聚焦于解决在多品种工件到达的传送带给料加工站（CSPS）系统中的前视距离优化控制问题。CSPS系统在面对工件种类增加时，其状态空间会迅速膨胀，这给传统的Q学习方法带来了挑战，尤其是在处理大规模离散状态和连续化的前视距离变量时。 Q学习由于维度灾难的问题，在处理这种复杂系统时显得力不从心。为了克服这一难题，论文引入了RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络来近似Q值函数。RBF网络以状态-动作对作为输入，直接输出对应状态下动作的Q值估计，从而实现了高效的学习和决策策略。 通过仿真结果，研究者证明了RBF-Q学习算法能够在CSPS系统中有效优化性能，并显著加快了学习速度。这对于实际生产环境中的动态决策制定具有重要意义，因为它不仅提高了系统的运行效率，还能适应不断变化的工件品种需求。 关键词：传送带给料加工站、RBF网络、Q学习、多品种工件。论文的研究成果对于工业自动化领域的离散事件动态系统控制、强化学习方法以及在实际生产环境中如何结合连续优化技术提供了新的视角和解决方案。此外，这项研究还可能为后续的CSPS系统设计和优化提供理论支持和技术指导。