公开(公告)号：CN116401959A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310549550.8

申请日：2023-05-16

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈刚 ,  蒲嫦莉 ,  李泓杰 ,  任江洪 ,  于同奎 ,  唐辉荣 ,  饶家全 ,  杜泽春

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/15 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的白酒勾兑过程优化方法，属于智能学习领域。本发明通过深度强化学习算法训练的过程，决策出来的基酒调配比例能够在减小成本误差和微量成分理化指标的同时，尽可能地避免口味上过大的偏差，均衡口味。而现有技术大部分是考虑的全局最优，如多目标规划模型中将成本偏差和理化指标偏差都看作需要减少的误差项，在多个等式约束和不等式约束下，可能存在某些指标偏差过大，但从全局的角度来看是最优的情况。