华电忻州广宇煤电有限公司 高亚磊 郝政忠 李继平

1 工业控制自动化现状与发展趋势

我国工业控制自动化的发展道路，大多是在引进成套设备的同时进行消化吸收，然后进行二次开发和应用，目前工业控制自动化技术正在向智能化、网络化和集成化方向发展。智能化主要归结于人工智能技术的发展与应用，如运用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌控制等智能技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能；再如运用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行各种类型的模糊决策；又如充分利用人工神经网络技术强有力的自学习、自适应、自组织能力，联想、记忆功能以及对非线性复杂关系的输入、输出间的黑箱映射特性等。而人工神经网络中的深度强化学习最适合用于工业控制自动化，实现智能化。

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得强化学习技术真正走向实用，得以解决现实场景中的复杂问题。过去几年间，深度强化学习算法在不同领域大显神通：在视频游戏[1]、棋类游戏上打败人类顶尖高手[2]；控制复杂的机械进行操作[3]；调配网络资源[4]；为数据中心大幅节能[5]；甚至对机器学习算法自动调参[6]。控制领域是强化学习思想的发源地之一，也是强化学习技术应用最成熟的领域。……