導讀：在工業場景中，有很多需要做決策的任務，比如工業機器人控制、物流交通調度、化工生產和能源管理等。在這些決策場景中，好的控制策略可以幫助我們優化工業生產效率、減少錯誤，降低成本，推動工業向智能化和可持續發展方向邁進。當前以深度強化學習為代表的智能決策技術已經能夠在圍棋，游戲等場景中戰勝頂尖的人類專家。然而，強化學習技術在實際工業環境中面臨著一些挑戰，如時間慢、成本高和安全性問題。

為了解決上述問題，南棲仙策開發了一款基于數據驅動的強化學習工具包REVIVE。這是一款面向工業場景中的決策任務的軟件，旨在幫助企業優化工業生產效率、減少錯誤，降低成本，推動工業向智能化和可持續發展方向邁進。

自2021年正式對外發布0.5版本以來，REVIVE已經完成了0.6-0.9版本的更新，每次更新都會帶來新的特性，使得REVIVE的效果更好，使用起來更方便。今天為大家帶來的是REVIVE的最新版本：REVIVE 1.0.

REVIVE 1.0通過算法調優升級，使得訓練得到的算法更好更穩定，同時集成了豐富的內置函數和自定義模塊，使用起來更加靈活方便，通過代碼優化和資源并行加速使得模型訓練更快。

現代工業系統通常涉及多個生產過程，包括原材料處理、加工、裝配和包裝等。這些系統通常包括多個層次和子系統，涉及各種不同的工藝、設備和控制系統。復雜的系統具有大量的輸入和輸出變量，而且這些變量之間的關系可能相互交織、不明確或非線性，這給決策任務的建模和優化帶來了非常大挑戰。

所以REVIVE 1.0增加了注意力機制的Backbone，這一機制使得在缺乏專家知識的情況下，模型也能夠通過調整注意力權重自適應的捕捉數據之間的關系，實現對復雜工藝控制和系統的有效建模。

此外，針對時延問題，REVIVE 1.0也對原有的RNN Backbone進行了優化，模型能夠更高效地提取和傳遞時序信息，顯著提升在管網控制、化工過程等長流程和大時滯任務場景上的性能。

同時，REVIVE 1.0增加了神經網絡干擾器單模塊，通過多個神經網絡干擾器對訓練得到的環境模型進行擾動，增強環境模型的多樣性，提升策略適應不同工況的泛化性能。

我們相信，REVIVE 1.0將為工業企業提供一種全新的決策方式，幫助企業在工業生產中實現智能化升級。