本文在分析智能制造對PID整定的新需求及PID整定面臨的挑戰難題的基礎上,將自動化的建模、控制與優化和人工智能的深度學習與強化學習深度融合與協同,提出了自適應與自主的PID整定的智能優化方法,包括端邊云協同的PID控制過程數字孿生模型和強化學習與數字孿生模型相結合的PID整定算法。
本文基于深度強化學習的前沿技術,系統地介紹了深度強化學習的基本理論和其應用于交通信號控制系統的發展現狀,包括基于深度強化學習的單交叉口和多交叉口信號控制模型和研究成果。本文最后討論了深度強化學習在智能交通信號控制應用中的主要挑戰和待解決的技術難題。
到第 頁
友情鏈接