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龍圖騰網(wǎng)恭喜京東城市(北京)數(shù)字科技有限公司申請(qǐng)的專利基于超參優(yōu)化的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113723615B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202011621981.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N20/00；該發(fā)明授權(quán)基于超參優(yōu)化的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、裝置是由張玥;尹澤夏;霍雨森;王小波;鄭宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-12-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于超參優(yōu)化的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于超參優(yōu)化的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、裝置，其中，方法包括：獲取多個(gè)初始超參數(shù)組合，和多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型；采用初始超參數(shù)組合中的多個(gè)超參數(shù)訓(xùn)練多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，以得到與多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型分別對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練評(píng)價(jià)指標(biāo)；根據(jù)訓(xùn)練評(píng)價(jià)指標(biāo)從多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型之中篩選出第二深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型；采用與第二深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型對(duì)應(yīng)的多個(gè)目標(biāo)超參數(shù)對(duì)初始超參數(shù)組合進(jìn)行優(yōu)化處理，以形成目標(biāo)超參數(shù)組合；得到目標(biāo)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型。由此，將超參數(shù)優(yōu)化與模型訓(xùn)練結(jié)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，不僅可訓(xùn)練出性能更高的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，而且可使訓(xùn)練出的模型適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

本發(fā)明授權(quán)基于超參優(yōu)化的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法、裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于超參優(yōu)化的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法，所述方法用于工業(yè)領(lǐng)域的燃燒優(yōu)化控制，其特征在于，所述方法包括： 獲取多個(gè)初始超參數(shù)組合，和多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型； 采用所述初始超參數(shù)組合中的多個(gè)超參數(shù)訓(xùn)練所述多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，以得到與所述多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型分別對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中所述多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的輸入為狀態(tài)特征，輸出為動(dòng)作，所述狀態(tài)特征包括鍋爐燃燒過(guò)程中傳感器采集的數(shù)據(jù)，所述動(dòng)作包括燃燒過(guò)程中可以調(diào)節(jié)的控制變量； 根據(jù)所述訓(xùn)練評(píng)價(jià)指標(biāo)從多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型之中篩選出第二深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型； 采用與所述第二深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型對(duì)應(yīng)的多個(gè)目標(biāo)超參數(shù)對(duì)所述初始超參數(shù)組合進(jìn)行優(yōu)化處理，以形成目標(biāo)超參數(shù)組合；以及 采用所述目標(biāo)超參數(shù)組合之中的多個(gè)超參數(shù)訓(xùn)練所述第二深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，以得到目標(biāo)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型； 其中，所述訓(xùn)練所述多個(gè)第一深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，包括： 基于所述初始超參數(shù)組合中的每一組超參數(shù)分別對(duì)第一強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，引入多GPU進(jìn)行并行訓(xùn)練以生成模型組合。

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