述其它粒子不通過環(huán)的邊與各自的粒子(直接地)連接。
[0018] 在另一優(yōu)選的實(shí)施方式中，粒子群優(yōu)化被構(gòu)造為，使得速度向量的速度分量的最 大值和最小值被預(yù)先給定，其中在速度分量超過最大值的情況下，所述速度分量被設(shè)置為 最大值，其中在速度分量低于最小值的情況下，速度分量被設(shè)置為最小值。優(yōu)選地，在此最 小值是正的最大值的負(fù)值。在詳細(xì)的描述中，粒子群優(yōu)化的該變型方案更詳細(xì)地被闡述。
[0019] 在粒子群優(yōu)化的另一修改中，各自的速度向量在迭代步驟中在使用在前的迭代步 驟的各自的速度向量的情況下與加權(quán)因子相乘地被確定。粒子群優(yōu)化的這種修改也在詳細(xì) 的說明中更詳細(xì)地被闡述。
[0020] 在按照本發(fā)明的方法的另一實(shí)施方式中，所述質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)是(折扣的）總和，所述總 和的加數(shù)分別包括評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，所述評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于每個(gè)由行動(dòng)序列的行動(dòng)得出的狀態(tài)被確 定，其中所述評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)在各自的加數(shù)中優(yōu)選地與因子相乘，所述因子越小，確定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)所 針對(duì)的狀態(tài)越遠(yuǎn)地處于將來中。以所述方式，在確定質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，越遠(yuǎn)地處于將來的狀態(tài)越 不太強(qiáng)烈地被考慮。
[0021] 利用按照本發(fā)明的方法，在一種特別優(yōu)選的變型方案中，包括燃?xì)廨啓C(jī)的電能量 產(chǎn)生裝置被調(diào)節(jié)或者控制。燃?xì)廨啓C(jī)的狀態(tài)在此優(yōu)選地包括一個(gè)或多個(gè)以下狀態(tài)變量，其 中行動(dòng)尤其涉及一個(gè)或多個(gè)以下狀態(tài)變量的變化： -燃?xì)廨啓C(jī)的壓縮機(jī)效率； -燃?xì)廨啓C(jī)的渦輪機(jī)效率； -燃?xì)廨啓C(jī)的調(diào)節(jié)的廢氣溫度； -尤其在燃?xì)廨啓C(jī)的壓縮機(jī)中的一個(gè)或多個(gè)導(dǎo)向葉片的位置； -燃?xì)廨啓C(jī)的旋轉(zhuǎn)速度； -在燃?xì)廨啓C(jī)中的一個(gè)或多個(gè)壓力和/或溫度、尤其壓縮機(jī)中和/或渦輪機(jī)中的入口溫 度和/或入口壓力和/或出口溫度和/或出口壓力； -環(huán)境中的溫度，在所述環(huán)境中燃?xì)廨啓C(jī)被運(yùn)行； -環(huán)境中的空氣濕度，在所述環(huán)境中燃?xì)廨啓C(jī)被運(yùn)行； -環(huán)境中的空氣壓力，在所述環(huán)境中燃?xì)廨啓C(jī)被運(yùn)行； -一個(gè)或多個(gè)質(zhì)量流和/或體積流； -在燃?xì)廨啓C(jī)中的冷卻系統(tǒng)和/或輔助系統(tǒng)和/或潤(rùn)滑油系統(tǒng)和/或軸承系統(tǒng)的一個(gè)或 多個(gè)參數(shù)，尤其用于輸送冷卻空氣的一個(gè)或多個(gè)閥門的位置； -燃?xì)廨啓C(jī)的功率，尤其百分比功率值； -燃?xì)廨啓C(jī)的燃料品質(zhì)； -燃?xì)廨啓C(jī)的有害物質(zhì)排放、尤其氧化氮和/或一氧化碳的排放； -燃?xì)廨啓C(jī)的一個(gè)或多個(gè)渦輪葉片的溫度； -燃?xì)廨啓C(jī)的燃燒室的燃燒動(dòng)力學(xué)； -涉及將氣體輸送到燃?xì)廨啓C(jī)的燃燒室的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)； -輸送給燃?xì)廨啓C(jī)的氣體的量； -在燃?xì)廨啓C(jī)中的軸承振動(dòng)和殼體振動(dòng)。
[0022] 在燃?xì)廨啓C(jī)的情況下，尤其燃?xì)廨啓C(jī)的盡可能低的有害物質(zhì)排放和/或燃?xì)廨啓C(jī) 的燃燒室的盡可能小的動(dòng)力學(xué)適合作為用于運(yùn)行技術(shù)系統(tǒng)的優(yōu)化準(zhǔn)則。
[0023] 除了上面描述的方法之外，本發(fā)明此外涉及用于計(jì)算機(jī)輔助地控制和/或調(diào)節(jié)技 術(shù)系統(tǒng)、尤其電能量產(chǎn)生裝置的設(shè)備，其中所述設(shè)備包括計(jì)算機(jī)單元，利用所述計(jì)算機(jī)單元 可以執(zhí)行按照本發(fā)明的方法或者按照本發(fā)明的方法的一個(gè)或多個(gè)變型方案。
[0024] 本發(fā)明此外涉及技術(shù)系統(tǒng)、尤其能量產(chǎn)生裝置和優(yōu)選地燃?xì)廨啓C(jī)，所述技術(shù)系統(tǒng) 包含剛才描述的設(shè)備。
[0025] 此外，本發(fā)明包括計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算程序產(chǎn)品具有存儲(chǔ)在機(jī)器可讀載體 上的程序代碼，所述程序代碼用于當(dāng)所述程序代碼在計(jì)算機(jī)上被執(zhí)行時(shí)執(zhí)行按照本發(fā)明的 控制方法和/或調(diào)節(jié)方法。
【附圖說明】
[0026]本發(fā)明的實(shí)施例以下根據(jù)附圖詳細(xì)描述。
[0027]圖1示出按照本發(fā)明的方法的一種實(shí)施方式的流程的示意圖；和 圖2示出在圖1的粒子群優(yōu)化中可使用的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不同的變型方案。
【具體實(shí)施方式】
[0028]按照本發(fā)明的方法以下以燃?xì)廨啓C(jī)形式的技術(shù)系統(tǒng)為例被描述。本方法的目的在 此是:在燃?xì)廨啓C(jī)的相應(yīng)的狀態(tài)下確定最優(yōu)的、在該狀態(tài)下和在后續(xù)狀態(tài)下要實(shí)施的行動(dòng) 的序列，其中至少序列的第一行動(dòng)實(shí)際地被實(shí)施。狀態(tài)在此是由大量狀態(tài)變量組成的向量， 并且可以包括上面闡述的變量。行動(dòng)包括一個(gè)或多個(gè)狀態(tài)變量的變化形式的多個(gè)行動(dòng)變 量，所述狀態(tài)變量可以在燃?xì)廨啓C(jī)中被調(diào)整。在按照本發(fā)明的方法中，例如涉及將氣體輸送 到燃?xì)廨啓C(jī)的燃燒室中的參數(shù)已經(jīng)證明作為狀態(tài)變量是適用的。相應(yīng)的行動(dòng)在此涉及所述 參數(shù)的變化。所述參數(shù)尤其包括相應(yīng)的燃料份額，所述燃料份額在不同的位置處被噴射到 燃?xì)廨啓C(jī)的燃燒室中。所述份額可以相應(yīng)地被改變，由此產(chǎn)生行動(dòng)。在本發(fā)明的該變型方案 中，最優(yōu)的行動(dòng)是這樣的行動(dòng)：即所述行動(dòng)長(zhǎng)期地導(dǎo)致在燃燒室中的低蜂鳴聲。必要時(shí)，所 述行動(dòng)也可以鑒于其它的或者另外的優(yōu)化準(zhǔn)則被確定，諸如有害物質(zhì)的盡可能低的排放。 [0029 ]在這里闡述的實(shí)施方式中，按照?qǐng)D1從在當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)t時(shí)技術(shù)系統(tǒng)的狀態(tài)s出發(fā)，必 要時(shí)在考慮在過去的時(shí)間點(diǎn)的其它過去的狀態(tài)的情況下，確定最優(yōu)的行動(dòng)a，所述最優(yōu)的行 動(dòng)于是在技術(shù)系統(tǒng)處被執(zhí)行。為了確定行動(dòng)a，粒子群優(yōu)化形式的非凸啟發(fā)式優(yōu)化方法被使 用，所述粒子群優(yōu)化在圖1中用PS0表示。所述粒子群優(yōu)化在此是自身已知的方法，并且在圖 1的實(shí)施方式中的該方法的精確的執(zhí)行此外在下面更詳細(xì)地被闡述。
[0030] 此外為了確定行動(dòng)a，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被使用，所述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖1中用RNN表 示。在此可以使用自身由現(xiàn)有技術(shù)已知的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，諸如在出版物[3]中描述的神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)(所謂的MPEN網(wǎng)）。所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN是在權(quán)利要求1的意義上模擬模型的實(shí)施方式，并且 用于為各自的行動(dòng)序列預(yù)測(cè)由此得出的后續(xù)狀態(tài)，其中所述行動(dòng)序列指定多個(gè)相繼地在技 術(shù)系統(tǒng)處要執(zhí)行的行動(dòng)。圖1的方法此外包含質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)RE的計(jì)算，這在圖1中通過步驟RC表 明（RC=Reward Calculator(獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)算器））。
[0031] 按照?qǐng)D1的實(shí)施方式，粒子群優(yōu)化PS0使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN用于為在粒子群優(yōu)化 中處理的行動(dòng)序列預(yù)測(cè)狀態(tài)。對(duì)于預(yù)測(cè)的狀態(tài)，接著計(jì)算所述質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)RE。如此外在下面更 詳細(xì)描述的，所述粒子群優(yōu)化處理大量粒子，所述粒子按照?qǐng)D1用索引i指定。在此行動(dòng)序列 Μ被分配給每個(gè)粒子，所述行動(dòng)序列仏包括從狀態(tài)s出發(fā)在當(dāng)前的時(shí)間點(diǎn)相繼地要實(shí)施的行 動(dòng)&1(0)、 &1(1)、一、&1(1'-1)。換句話說，在從當(dāng)前的時(shí)間點(diǎn)出發(fā)的將來1'時(shí)間步的事件視界 被考慮。所述粒子群優(yōu)化迭代地進(jìn)行，其中在每個(gè)迭代步驟中對(duì)于每個(gè)粒子獲得相應(yīng)的行 動(dòng)序列Μ。在粒子群優(yōu)化的開始，各個(gè)行動(dòng)序列隨機(jī)地被初始化。
[0032] 每個(gè)粒子的行動(dòng)序列以相應(yīng)的輸入節(jié)點(diǎn)的形式注入遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，所述遞歸 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在使用合適的隱藏層的情況下于是以輸出層的節(jié)點(diǎn)的形式確定由實(shí)施的行動(dòng) &1 (0)、ai(l)、…等等得出的后續(xù)狀態(tài)sl、s2、…、sT。所述狀態(tài)si是在將行動(dòng)ai(0)應(yīng)用于狀態(tài)s 之后技術(shù)系統(tǒng)的狀態(tài)，所述狀態(tài)s2是在將行動(dòng)ai(l)應(yīng)用于狀態(tài)si之后技術(shù)系統(tǒng)的狀態(tài)等 等。最終狀態(tài)sT對(duì)應(yīng)于技術(shù)系統(tǒng)的以下狀態(tài)，該狀態(tài)通過在將行a ai(T-i)應(yīng)用于狀態(tài)s(T_ 1)得出。
[0033] 所述粒子群優(yōu)化優(yōu)化各個(gè)粒子的行動(dòng)序列Ai。每個(gè)行動(dòng)序列表示nx=I XT維向量。T 對(duì)應(yīng)于上面已經(jīng)提及的事件視界，并且I表示各自的行動(dòng)&1(0)、&42)、…、 ai(T_l)的行動(dòng)變 量的數(shù)量。粒子群優(yōu)化的搜索空間因此是實(shí)數(shù)空間（Raum der reellen Zahlen)) 的子空間。粒子群優(yōu)化的目的是找到具有最大質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)RE的行動(dòng)序列，其中所述質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) 被用作粒子群優(yōu)化的適應(yīng)度函數(shù)f。對(duì)于具有所分配的行動(dòng)序列&的粒子i的適應(yīng)度fXs，^ 在此如下給出：
S表示技術(shù)系統(tǒng)可以采取的所有狀態(tài)的空間。參量r(sk)表示各自的通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 所預(yù)測(cè)的狀態(tài)sk的合適地定義的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(也