導讀：在工業(yè)場景中，有很多需要做決策的任務(wù)，比如工業(yè)機器人控制、物流交通調(diào)度、化工生產(chǎn)和能源管理等。在這些決策場景中，好的控制策略可以幫助我們優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)效率、減少錯誤，降低成本，推動工業(yè)向智能化和可持續(xù)發(fā)展方向邁進。當前以深度強化學習為代表的智能決策技術(shù)已經(jīng)能夠在圍棋，游戲等場景中戰(zhàn)勝頂尖的人類專家。然而，強化學習技術(shù)在實際工業(yè)環(huán)境中面臨著一些挑戰(zhàn)，如時間慢、成本高和安全性問題。

為了解決上述問題，南棲仙策開發(fā)了一款基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的強化學習工具包REVIVE。這是一款面向工業(yè)場景中的決策任務(wù)的軟件，旨在幫助企業(yè)優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)效率、減少錯誤，降低成本，推動工業(yè)向智能化和可持續(xù)發(fā)展方向邁進。

自2021年正式對外發(fā)布0.5版本以來，REVIVE已經(jīng)完成了0.6-0.9版本的更新，每次更新都會帶來新的特性，使得REVIVE的效果更好，使用起來更方便。今天為大家?guī)淼氖荝EVIVE的最新版本：REVIVE 1.0.

REVIVE 1.0通過算法調(diào)優(yōu)升級，使得訓練得到的算法更好更穩(wěn)定，同時集成了豐富的內(nèi)置函數(shù)和自定義模塊，使用起來更加靈活方便，通過代碼優(yōu)化和資源并行加速使得模型訓練更快。

現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)通常涉及多個生產(chǎn)過程，包括原材料處理、加工、裝配和包裝等。這些系統(tǒng)通常包括多個層次和子系統(tǒng)，涉及各種不同的工藝、設(shè)備和控制系統(tǒng)。復(fù)雜的系統(tǒng)具有大量的輸入和輸出變量，而且這些變量之間的關(guān)系可能相互交織、不明確或非線性，這給決策任務(wù)的建模和優(yōu)化帶來了非常大挑戰(zhàn)。

所以REVIVE 1.0增加了注意力機制的Backbone，這一機制使得在缺乏專家知識的情況下，模型也能夠通過調(diào)整注意力權(quán)重自適應(yīng)的捕捉數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，實現(xiàn)對復(fù)雜工藝控制和系統(tǒng)的有效建模。

此外，針對時延問題，REVIVE 1.0也對原有的RNN Backbone進行了優(yōu)化，模型能夠更高效地提取和傳遞時序信息，顯著提升在管網(wǎng)控制、化工過程等長流程和大時滯任務(wù)場景上的性能。

同時，REVIVE 1.0增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)干擾器單模塊，通過多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)干擾器對訓練得到的環(huán)境模型進行擾動，增強環(huán)境模型的多樣性，提升策略適應(yīng)不同工況的泛化性能。

我們相信，REVIVE 1.0將為工業(yè)企業(yè)提供一種全新的決策方式，幫助企業(yè)在工業(yè)生產(chǎn)中實現(xiàn)智能化升級。