基于在线支持向量机的CSPS优化控制

摘要：

研究传送带给料生产加工站(Conveyor-Serviced Production Station,CSPS)系统的最优控制问题,其优化目标是通过合理选择站点的前视(look-ahead)控制策略,实现系统的长远期望代价达到最优.论文根据在线支持向量机(Online Support Vector Machine,OSVM)具有泛化能力较强、收敛速度快和很好的在线学习等优点,将其用来逼近Q值函数,并给出相应的在线Q学习算法.最后应用仿真结果来说明在线支持向量机的引入对在CSPS系统学习优化的有效性.

关键词： 传送带给料生产加工站 优化控制 在线支持向量机 仿真分析

作者: 孔凤 周雷 唐昊

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009;安全关键工业测控技术教育部工程研究中心,合肥230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第21届计算机技术与应用(CACIS)学术会议

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 34-38

在线出版日期: 2010-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）