工业生产控制案例

[SongyiGao]

项目背景

工业机器的控制任务通常涉及复杂的系统特性，例如高维度的连续状态和动作空间、延迟奖励、复杂噪声模式以及多个反应目标的高随机性。这些特性使得传统的控制策略难以有效应对。为了更好地控制工业机器，使其各项指标维持在目标值附近，需要一种更高效的控制策略。本项目旨在通过 REVIVE SDK，利用历史数据驱动的方法来优化工业机器的控制策略。

挑战与解决方案

• 挑战：
  • 工业机器控制环境高度复杂，具有高维度的连续状态和动作空间。
  • 环境的高随机性和复杂噪声模式增加了控制的难度。
  • 需要优化的控制目标多样，且奖励信号延迟。
• 解决方案：
  • 使用 REVIVE SDK 的历史数据驱动方法，通过处理和利用历史决策数据，构建决策流图和数组数据，为模型训练提供基础。
  • 定义奖励函数，根据任务目标优化控制策略，使工业机器的性能指标更接近目标值。
  • 使用 REVIVE SDK 进行虚拟环境模型训练和策略模型训练，通过离线训练的方式快速提升策略性能。

项目实现

1. 数据准备：使用 Neorl 中的 IB 数据集和奖励函数来构建训练任务，详细信息请参考 Neorl IB 数据集。
2. 定义决策流图
3. 定义奖励函数
4. 模型训练：安装 REVIVE SDK 后，切换到 examples/task/IB 目录下，运行以下命令进行虚拟环境模型训练和策略模型训练：

   python train.py -df data/ib.npz -cf data/ib_env.yaml -rf data/ib_reward.py -rcf data/config.json -vm tune -pm None --run_id revive
   
   python train.py -df data/ib.npz -cf data/ib_policy.yaml -rf data/ib_reward.py -rcf data/config.json -vm None -pm tune --run_id revive

5. 测试与评估

成果与影响

• 性能提升：通过使用 REVIVE SDK 训练的控制策略，工业机器的性能指标能够更稳定地维持在目标值附近。
• 优化控制效果：改进后的控制策略能够更好地应对复杂环境中的高随机性和噪声模式，提高系统的鲁棒性。
• 提高开发效率：利用 REVIVE SDK 的离线训练方式，避免了在线训练中环境交互的复杂性和资源消耗，加快了开发和优化的速度。

代码与资源链接

• 文档链接：使用 REVIVE SDK 进行工业机器控制
• REVIVE SDK 源码库：REVIVE SDK 源码
• Neorl 数据集：Neorl IB 数据集