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1.算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化：設(shè)計(jì)面向污水處理動(dòng)態(tài)控制的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如基于PPO、SAC的離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架），解決高維狀態(tài)空間（傳感器數(shù)據(jù)）、稀疏獎(jiǎng)勵(lì)（水質(zhì)長期達(dá)標(biāo)）問題。 2.開發(fā)水務(wù)安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Safe RL）策略，確?？刂苿?dòng)作符合物理約束（如曝氣量調(diào)節(jié)幅度、泵站啟停頻率限制）。 3.仿真環(huán)境構(gòu)建：基于污水處理工藝（如A2/O工藝、MBR膜處理）構(gòu)建高精度數(shù)字孿生環(huán)境（使用OpenAI Gym或自定義仿真平臺(tái)），模擬流量波動(dòng)、水質(zhì)變化、設(shè)備老化等動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。 4.設(shè)計(jì)部分可觀測(cè)馬爾可夫決策過程（POMDP）模型，應(yīng)對(duì)傳感器噪聲和延遲。 工業(yè)數(shù)據(jù)建模：處理歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)（時(shí)序傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備日志），構(gòu)建離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Batch RL）訓(xùn)練集，避免在線探索風(fēng)險(xiǎn)。 5.開發(fā)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)工程，平衡多目標(biāo)優(yōu)化（如COD去除率↑ vs 能耗成本↓ vs 設(shè)備損耗↓）。 6.算法驗(yàn)證與調(diào)優(yōu)：與水務(wù)工程師協(xié)作定義關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPIs），在仿真環(huán)境中驗(yàn)證策略穩(wěn)定性。實(shí)現(xiàn)分布式RL訓(xùn)練（如Ray RLlib），加速策略迭代。