多智能体协作调度算法

省电 6% 不违规

通过不确定性加权融合和硬安全投影,解决了多智能体调度中估值偏差大、易违反约束的问题,实现更稳定可靠的节能调度。

Kai, Guo · 马军 · 吴建德 · 熊馨

Journal of Water Process Engineering 2026

参数信息

成本节省
6.43 %
最佳单日成本节省
9.65 %
平均Q值估计偏置
0.394
Q值估计方差
0.557
Q值估计RMSE
0.803
名义最佳解与松弛MILP参考的差距
1.59 %

技术优势

估值偏差降七成

用蒙特卡洛dropout估计孪生目标评论家的预测不确定性,并通过逆方差加权融合输出,使平均Q值估计偏置从1.254降至0.394。

硬约束保安全

引入确定性泵解码规则和硬安全投影层,将连续流量指令转换为可行泵操作,同时强制满足速度和水箱液位约束,所有评估轨迹均满足建模的安全约束。

省电超过6%

与人工操作相比,名义平均成本节省6.43%,最佳单日轨迹节省9.65%;即便考虑终端库存不平衡,等效节省仍有6.58%–7.90%。

应用场景