研究目的
将无模型强化学习方法应用于Elettra Sincrotrone Trieste自由电子激光装置FERMI的种子激光对准，以克服传统无模型方法的局限性。
研究成果
初步结果表明，采用线性函数逼近的Q学习方法对FERMI装置中的种子激光器校准具有良好效果。该方法为实现全自动流程迈出了第一步，克服了传统无模型方法的一些局限性。
研究不足
目标函数梯度的需求、对超参数的高度敏感性以及缺乏存储和利用过往经验的机制，这些都是固有局限性。该方法还需要海量数据集和漫长的学习时间。
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[IEEE 2019年第23届机电一体化技术国际会议(ICMT) - 意大利萨莱诺(2019.10.23-2019.10.26)] 2019年第23届机电一体化技术国际会议(ICMT) - 强化学习在种子自由电子激光强度控制中的应用研究
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DOI：10.1109/ICMECT.2019.8932150
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
粒子加速器的优化是一项具有挑战性的任务，多年来人们提出了多种不同方法，以实现设备的最佳调谐并使其在漂移或干扰下仍能保持最优状态。事实上，传统的无模型方法（如梯度上升算法或极值搜索算法）存在固有局限性。为克服这些局限，机器学习技术——特别是强化学习——在粒子加速器领域正受到越来越多的关注。本文旨在将一种基于激光轨迹的通用目标函数的无模型强化学习方法应用于种子激光的对准研究。该研究聚焦于意大利的里雅斯特同步辐射实验室自由电子激光装置FERMI的激光对准问题。我们特别采用线性函数逼近的Q学习方法，并报告了在实际部署环境下获得的实验结果。尽管该方法较为简单，但我们获得了令人满意的初步成果，这标志着向种子激光与电子束全自动对准流程迈出了第一步——目前这种叠加操作仍需人工完成。
作者：
Niky Bruchon，Gianfranco Fenu，Giulio Gaio，Marco Lonza，Felice Andrea Pellegrino，Erica Salvato
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