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基于强化学习的多维连续型优化变量全局优化方法

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本发明公开了一种基于强化学习的多维连续型优化变量全局优化方法，该方法包括：强化学习环境的建立；利用强化学习方法在指定优化变量集中选择指定个数的优化变量，然后再对其取值利用连续型优化变量优化算法进行优化的顺序优化策略；优化总体流程以及约束的引入方法。该方法针对多维连续型优化变量全局优化问题，实现了智能优化的目的，并且可以突破传统全局优化方法对优化变量个数的限制，使人工智能技术在优化方面的广泛应用成为了可能。可以应用于具有极大规模设计变量的工业设计、制造加工、控制优化、投资决策、系统工程等场合；并且得益于深度强化学习强大的智能组合优化能力，对于变量间存在复杂耦合关系的系统也有很好的全局优化效果。

著录项

公开/公告号CN111553118A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-18

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN202010340933.0
发明设计人陈刚;王怡星;韩仁坤;张扬;
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申请日2020-04-26
分类号G06F30/27(20200101);G06K9/62(20060101);G06F111/06(20200101);
代理机构61215 西安智大知识产权代理事务所;
代理人何会侠
地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
入库时间 2023-12-17 11:28:35

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2020-08-18

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