本发明公开了一种基于SSA‑D3QN的盐场结晶计算方法、系统、设备及介质,包括:初始化SSA种群以及D3QN网络参数;对SSA种群位置进行更新,筛选出最优浓度个体;判断所筛选出的个体是否达到精度要求,直至所筛选出的个体满足精度要求;将最优浓度个体作为agent进行训练,并将经验存储至优先经验回访池Priority Replay Buffer中;从优先经验回访池Priority ReplayBuffer中抽取样本对D3QN网络进行训练;对整体模型进行若干次测试,获取若干次测试中的最小值和平均值;判断所获取的最小值和平均值是否满足误差要求,直到满足误差要求。本发明利用麻雀搜索算法SSA和深度强化学习算法D3QN协同解决盐场结晶模型反向计算问题,能够满足结晶模型的精度,并且缩短计算时间,提高计算效率。
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“基于SSA-D3QN的盐场结晶计算方法、系统、设备及介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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