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基于环境智能大规模深度强化学习的PEMFC输出电压自适应控制器( Adaptive Controller of PEMFC Output Voltage Based on Ambient Intelligence Large-Scale Deep Reinforcement Learning )
J Li T Yu B Yang
提出了一种用于改变质子交换膜燃料电池(PEMFC)输出电压的自适应比例积分(PI)控制器。PI控制器是在环境智能大规模深度强化学习的基础上运行的。它是一个基于环境智能探测多延迟深度确定性策略梯度（AIEM-DDPG）算法的系数调谐器。该算法是对原有的深度确定性警察梯度(DDPG)算法的改进，引入了环境情报探测。以DDPG算法为核心，AIEM-DDPG算法运行在多种深度强化学习算法上，包括软行动者-批评(SAC)、深度确定性策略梯度(DDPG)、接近策略优化(PPO)和双深度Q-网络(DDQN)等，以实现环境下的分布式探索。此外，引入了分类优先级经验重放机制，提高了探索效率。采用裁剪多Q学习、策略延迟更新、目标策略平滑正则化等方法解决Q值高估问题。证明了一种具有良好全局搜索能力和寻优速度的无模型算法。仿真结果表明，AIEM-DDPG自适应PI控制器具有较好的鲁棒性和自适应性，控制效果良好。
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