Survey and Tutorial of Reinforcement Learning Methods in Process Systems Engineering

📄 arXiv: 2510.24272v1 📥 PDF

作者: Maximilian Bloor, Max Mowbray, Ehecatl Antonio Del Rio Chanona, Calvin Tsay

分类: eess.SY, cs.AI

发布日期: 2025-10-28

💡 一句话要点

综述强化学习在过程系统工程中的应用，并提供教程。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 过程系统工程 控制策略 过程优化 序贯决策

📋 核心要点

  1. 过程系统工程中，传统方法在复杂随机系统的控制和优化方面存在局限性。
  2. 论文采用数据驱动的强化学习方法，为过程系统工程中的序贯决策问题提供控制策略。
  3. 论文综述了强化学习在过程控制、过程优化和供应链等过程系统工程领域的应用，并指出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

在不确定性下进行序贯决策是过程系统工程(PSE)面临的许多挑战的核心，传统方法在控制和优化复杂随机系统方面常常面临局限性。强化学习(RL)提供了一种数据驱动的方法来推导此类挑战的控制策略。本文针对PSE领域，对RL方法进行了综述和教程。我们提供了一个关于RL的教程，涵盖了基本概念和关键的算法族，包括基于价值、基于策略和Actor-Critic方法。随后，我们调查了这些RL技术在各种PSE领域的现有应用，例如在分批和连续过程控制、过程优化和供应链中。最后，我们以PSE为重点，讨论了专门的技术和新兴方向。通过综合RL算法开发的当前状态及其对PSE的影响，这项工作确定了成功、挑战、趋势，并概述了这些领域交叉的未来研究途径。

🔬 方法详解

问题定义：过程系统工程(PSE)面临许多需要在不确定性下进行序贯决策的挑战。传统的控制和优化方法在处理复杂和随机的系统时，往往表现出不足，例如难以适应环境变化、需要精确的模型信息等。这些痛点限制了传统方法在实际工业过程中的应用效果。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习(RL)的数据驱动特性，直接从与环境的交互中学习最优控制策略，而无需精确的系统模型。通过试错学习，RL智能体能够适应过程中的不确定性和复杂性，从而实现更好的控制和优化效果。

技术框架：论文首先提供了一个RL教程，涵盖了基本概念和算法族，包括：1) 基于价值的方法（如Q-learning、Deep Q-Network）；2) 基于策略的方法（如REINFORCE、Actor-Critic）；3) Actor-Critic方法（如DDPG、TD3、SAC）。然后，论文综述了这些RL技术在PSE领域的应用，包括过程控制、过程优化和供应链管理。最后，论文讨论了PSE领域中RL的专门技术和未来发展方向。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习方法引入过程系统工程领域，并针对该领域的特点进行了定制化的讨论。与传统的控制方法相比，RL能够处理更复杂、更不确定的系统，并且不需要精确的模型信息。此外，论文还对RL在PSE领域的应用进行了全面的综述，为研究人员提供了有价值的参考。

关键设计：论文没有提出具体的算法设计，而是一个综述和教程。但是，在讨论RL算法时，会涉及到关键的设计，例如：1) 状态空间、动作空间和奖励函数的设计；2) 探索-利用策略的选择；3) 神经网络结构的选择（对于深度强化学习）；4) 超参数的调整等。这些设计都会影响RL算法的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

本文是一篇综述和教程，没有具体的实验结果。其亮点在于全面总结了强化学习在过程系统工程领域的应用现状，并指出了未来的研究方向。通过对现有文献的分析，论文揭示了强化学习在解决过程系统工程问题方面的潜力，并为研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种过程系统工程领域，如化工过程控制、石油炼制优化、智能供应链管理等。通过利用强化学习算法，可以实现更高效、更智能的生产过程，降低生产成本，提高产品质量，并增强系统的鲁棒性和适应性。未来，随着强化学习技术的不断发展，其在过程系统工程领域的应用前景将更加广阔。

📄 摘要（原文）

Sequential decision making under uncertainty is central to many Process Systems Engineering (PSE) challenges, where traditional methods often face limitations related to controlling and optimizing complex and stochastic systems. Reinforcement Learning (RL) offers a data-driven approach to derive control policies for such challenges. This paper presents a survey and tutorial on RL methods, tailored for the PSE community. We deliver a tutorial on RL, covering fundamental concepts and key algorithmic families including value-based, policy-based and actor-critic methods. Subsequently, we survey existing applications of these RL techniques across various PSE domains, such as in fed-batch and continuous process control, process optimization, and supply chains. We conclude with PSE focused discussion of specialized techniques and emerging directions. By synthesizing the current state of RL algorithm development and implications for PSE this work identifies successes, challenges, trends, and outlines avenues for future research at the interface of these fields.