AI与世界难题 · 核聚变与能源 · arXiv · 2026-10-20
用于聚变运行方案开发的强化学习控制器
原标题: Reinforcement Learning Controllers for Fusion Scenario Development
设计托卡马克放电方案是一个迭代且耗费人力的过程,因为每个候选方案都需要调节控制器并进行仿真。作者利用自由边界平衡与输运模拟器,预先训练了一个仅由目标波形指定的目标条件强化学习控制器。在EAST装置的等离子体电流上升阶段,该控制器在1024个测试场景中的86%形成了偏滤器位形,并在58%的场景中于回合结束时仍处于偏滤状态,失败主要集中在高电流密度情形。