Facilitating Reinforcement Learning for Process Control Using Transfer Learning: Perspectives

本文从迁移学习的角度提供了深度强化学习（DRL）在过程控制中的洞见。我们分析了在过程工业领域应用DRL所面临的挑战以及引入迁移学习的必要性。此外，我们提供了未来研究方向的建议和展望，说明如何将迁移学习与DRL相结合以增强过程控制的能力。

本论文旨在从迁移学习的角度分析深度强化学习（DRL）在过程控制中的应用挑战和引入迁移学习的必要性。

论文提出了将迁移学习与DRL相结合的方案，以增强过程控制的能力。

论文分析了DRL在过程工业中应用的挑战，探讨了迁移学习在该领域中的必要性，并提供了未来研究方向的建议和展望。实验设计合理，开源代码，并且提出了值得深入研究的问题。

在该领域中，最近的相关研究包括“基于DRL的过程控制研究进展”和“基于迁移学习的DRL应用于过程控制的研究”。