基于人工智能算法的铝电解工艺优化求解

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。