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专利摘要显示,本发明公开了一种基于强化学习的城市污染源动态分布调控方法,包括如下步骤:S1、采集空气污染的源数据,并进行预处理,构建污染数据集;S2、利用改进的Informer网络对污染数据集进行时间序列预测;S3、计算不同污染源对空气质量的影响程度,并构建污染源调控任务数据集;S4、建立博弈论多智能体强化学习环境,利用纳什均衡优化污染源智能体的调控策略,基于污染历史数据优化奖励机制,动态调整污染源调控策略;S5、计算污染源调整方案,优化污染调控参数;S6、执行污染调控策略,并进行迭代优化。本发明结合改进的Informer网络和博弈论多智能体强化学习,实现污染物浓度精准预测与污染源智能调控,具备高精度、自适应性强和全局优化能力优点。
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