一种基于强化学习Q-Learning的模糊控制“云做青”智能算法
基本信息
申请号 | CN202110740746.6 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN113485104A | 公开(公告)日 | 2021-10-08 |
申请公布号 | CN113485104A | 申请公布日 | 2021-10-08 |
分类号 | G05B13/04(2006.01)I | 分类 | 控制;调节; |
发明人 | 邓勇;李宏发;连纪文;郑蔚涛;王栋;陈汉城;刘璐;陈行滨;黄锐;李霄铭;李棋;林旭军;熊军;陈卓琳;余翔;翁晓锋;江秀;潘丹;林栋;许高术;杨启帆;杨劲怀;吴茜;谢景宇;林灵婷;陈豪;丁宁;林嘉;乐艺泽;谢丹鸿 | 申请(专利权)人 | 福建省亿力信息技术有限公司 |
代理机构 | 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人 | 陈明鑫;蔡学俊 |
地址 | 350003福建省福州市鼓楼区五四路257号 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明涉及一种基于强化学习Q‑Learning的模糊控制“云做青”智能算法。首先,将制茶时的环境信息模糊化后作为做青模糊强化系统规则库中模糊规则的前件,通过强化学习系统获取模糊规则的结论即模糊规则的后件,并将做青桶包括转动方向、转动程度、转动时间的不同组合作为强化学习系统的动作集,每一条模糊规则的后件为强化学习系统的动作集中的一个;其次,建立做青模糊强化系统规则库,即每条模糊规则的前件分别对应动作集中的所有动作,并作为该条模糊规则可能的后件,同时为每一个动作分配一个函数作为动作的评估值;通过更新每条模糊规则可能动作的值,在学习之后选择模糊规则中的具有最大值的动作作为模糊规则的结论,从而得到最终的模糊控制输出。 |
