深度强化学习及其在工业场景的应用与展望

摘要

工业控制系统（Industrial control systems, ICS）在现代工业生产中发挥关键作用，负责监控和控制工业过程，确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展，传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习（Deep reinforcement learning, DRL）结合了深度学习与强化学习的优势，在工业智能控制领域展现出巨大潜力.本文综述了DRL在工业智能控制中的应用现状和研究进展.首先介绍了DRL的基本原理及相关算法，并简述工业控制的背景，分析智能控制的应用需求与现存挑战.随后，详细综述了DRL在工业领域的应用，并对当前研究进行了总结，最后对未来研究方向提出了展望.

关键词

深度强化学习 / 在线强化学习 / 离线强化学习 / 工业控制系统 / 智能控制

基金资助

国家重点研发计划资助项目（2022YFE0129200）