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《基于强化学习的搅拌反应釜系统智能控制技术研究》

一、引言

随着工业自动化和智能制造的快速发展，搅拌反应釜系统的控制技术也在不断进步。传统的控制方法往往依赖于经验丰富的操作员，难以实现精确、高效的自动控制。为了解决这一问题，本文提出了一种基于强化学习的搅拌反应釜系统智能控制技术，旨在提高系统的控制精度和效率。

二、强化学习理论基础

强化学习是一种基于试错学习的机器学习方法，通过智能体与环境之间的交互来学习最优策略。在强化学习中，智能体通过尝试不同的动作来获取环境的反馈，从而优化自身的策略。强化学习主要包括三个要素：状态、动作和奖励函数。状态表示智能体所处的环境状态，动作表示智能体在状态下采取的