Process Control with Reinforcement Learning
Multiple-input, multiple-output (MIMO) processes are a feature of almost all chemical plants. The design of robust control strategies is critical for maintaining consistent product quality, ensuring safe operations, minimizing downtime, and generating profit. The design process typically involves the comparative evaluation of alternative control loop configurations for interacting process units, applying domain expertise, and using techniques such as relative gain array and decouplers. How about using reinforcement learning (RL)?
This video shows an example that introduces the elements of RL. It also provides an overview that describes a MIMO process control design problem and demonstrates how you can use RL to generate a design solution. See how the RL results compare with those derived from a traditional design approach and discover further possibilities for using RL in broader applications.
Published: 6 Jan 2021
Featured Product
Reinforcement Learning Toolbox
웹사이트 선택
번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다:
또한 다음 목록에서 웹사이트를 선택하실 수도 있습니다.
사이트 성능 최적화 방법
최고의 사이트 성능을 위해 중국 사이트(중국어 또는 영어)를 선택하십시오. 현재 계신 지역에서는 다른 국가의 MathWorks 사이트 방문이 최적화되지 않았습니다.
미주
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
유럽
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
아시아 태평양
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)