工业流程优化

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基于强化学习的工业流程优化算法训练与收敛分析

在工业4.0浪潮下，流程工业面临高维非线性、动态不确定性及多目标约束等复杂挑战。传统基于机理模型或启发式规则的优化方法已难以满足实时决策需求，而强化学习（RL）凭借其自适应试错学习机制，为工业流程优化提供了突破性解决方案。本文从算法训练框架与收敛性分析两个维度，探讨强化学习在工业流程优化中的技术实现路径。

智能应用
2026-01-13

强化学习工业流程优化