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World File Search System决策问题
利用深度强化学习共同优化电池存储，实现实时市场的能源套利和频率调节
摘要：电池储能系统 (BESS) 在消除可再生能源发电相关的不确定性、维持电网稳定性和提高灵活性方面发挥着关键作用。本文使用 BESS 同时提供能源套利 (EA) 和频率调节 (FR) 服务，以在物理约束范围内最大化其总收益。EA 和 FR 操作在不同的时间尺度上进行。多时间尺度问题被表述为两个嵌套的马尔可夫决策过程 (MDP) 子模型。该问题是一个复杂的决策问题，具有大量高维数据和不确定性（例如电价）。因此，提出了一种新颖的协同优化方案来处理多时间尺度问题，并协调 EA 和 FR 服务。使用三重深度确定性策略梯度和探索噪声衰减 (TDD-ND) 方法在每个时间尺度上获得最佳策略。使用来自美国 PJM 监管市场的实时电价和监管信号数据进行模拟。模拟结果表明，所提出的方法比文献中研究的其他策略表现更好。
量子计算，量子算法及其对数据科学的影响Nathan Kim先生，Jeremy Garcia先生和得克萨斯州戴维·汉大学A
抽象量子计算是一种新的革命计算范式，首先在1981年进行理论。它基于量子物理学和量子力学，它们本质上具有固有的随机性和不确定性。量子计算的力量取决于量子位的三个属性：叠加，纠缠和干扰。量子算法用量子电路描述，并且预计它们将解决决策问题，功能问题，口头问题，抽样任务和优化问题的速度比基于经典硅的计算机快得多。预计他们将对当前的大数据技术，机器学习和人工智能产生巨大影响。尽管有理论和身体进步，但仍有几个技术障碍可以成功应用量子计算。在这项工作中，我们回顾了量子计算和量子算法的当前状态，并讨论了它们在不久的将来对数据科学实践的影响。毫无疑问，量子计算将加速科学发现和工业进步的过程，并对我们的社会产生变革性的影响。关键字：人工智能，数据科学，机器学习，量子算法，量子计算，量子信息
Integrating Behavioral Cloning into a Reinforcement Learning pipeline
近年来，随着众多能够创造出具有智能剂的技术的兴起，增强学习（RL）的增长已经显着增长。每当我们提供合适的学习环境和明确定义的目标时，这些代理人就可以解决众多的顺序决策问题。尽管如此，在某些现实世界中应用这些算法仍然很困难：RL在很大程度上依赖奖励功能，并且这种信号的设计通常很麻烦。此外，RL的反复试验性质使其成为一种极其摄入的技术，在训练的第一个时期中具有接近随机的方式。这些限制使通过RL学习不适合现实世界环境，因为在这些情况下，低绩效行为是不可接受的，收集样本很昂贵（就时间或实际成本而言）。在某些情况下，专家们同意，要克服上面显示的challenges，它更容易演示DeSired行为，而不是手动设计它或尝试从头开始学习它。通过试图模拟给名的演示来进行学习过程称为模仿学习（IL）。此re-
一种表征量子多项式时间的编程语言
– 我们引入了一种量子编程语言，名为 foq ，其中包含一阶递归程序。foq 程序的输入包括一组排序的量子比特，即一列成对不同的量子比特索引。foq 程序可以将对应于一元酉算子的基本算子应用于其每个量子比特。所考虑的算子集已根据 [17] 进行选择，以形成一组通用门。 – 在证明终止 foq 程序是可逆的（定理 1）之后，我们将程序限制为一个严格子集，名为 pfoq ，多项式时间为 foq 。对 pfoq 程序的限制是可处理的（即可以在多项式时间内确定，参见定理 2），确保程序在任何输入时终止（引理 1），并防止程序出现任何指数爆炸（引理 2）。 – 我们证明，对于量子复杂度类 fbqp 而言，pfoq 程序计算的函数类是健全且完备的。fbqp 是有界误差量子多项式时间的函数扩展，称为 bqp [ 3 ]，这是一类决策问题，量子计算机可以在多项式时间内解决，错误概率最多为 1
马尔可夫决策过程的时间串联
我们感兴趣的是设计计算高效的架构来解决有限时域马尔可夫决策过程 (MDP)，这是一种流行的多阶段决策问题建模框架 [1,22]，具有广泛的应用，从数据和呼叫中心的调度 [12] 到间歇性可再生资源的能源管理 [13]。在 MDP 中，在每个阶段，代理都会根据系统状态做出决策，从而获得即时奖励，并相应更新状态；代理的目标是找到一个最优策略，使时间范围内的总预期奖励最大化。虽然寻找解决 MDP 的有效算法一直是一个活跃的研究领域（有关调查请参阅 [20,17]），但我们将采取不同的方法。我们不是从头开始创建新算法，而是研究如何设计架构，以创造性的方式利用现有的 MDP 算法作为“黑匣子”，以获得额外的性能提升。作为朝这个方向迈出的第一步，我们提出了时间串联启发式方法，它沿时间轴采用分而治之的方法：对于具有水平线 { 0 ，... ，T − 1 } 的 MDP，我们将原始问题实例（I 0）在水平线上划分为两个子实例：0 ，... ，T
层次结构融合为反应性机器人控制的推断
摘要 - 混乱，密集和染色环境中的运动产生是机器人技术中的一个核心话题，被视为多目标决策问题。当前的安全性和性能之间的权衡。一方面，反应性策略保证了对环境变化的快速响应，其风险次优行为。另一方面，基于计划的运动产生提供可行的轨迹，但是高计算成本可能会限制控制频率，从而限制安全性。为了结合反应性策略和计划的好处，我们提出了一种分层运动方法。此外，我们采用概率推理方法来形式化层次模型和随机优化。我们将这种方法视为随机，反应性专家政策的加权产品，在该策略中，计划用于适应任务范围内的最佳权重。这种随机优化避免了局部优点，并提出了可反应性计划，以发现混乱且致密的环境中的路径。我们在平面导航和7DOF操作中进行的广泛实验研究表明，我们提出的层次运动生成方法的表现优于近视反应性控制器和在线重新规划方法。其他材料可在https://sites.google.com/view/hipbi上找到。
顺序电力市场中可再生能源的最佳竞价函数
摘要 在大多数现代能源市场中，电力都是以结算后付费拍卖的方式进行交易的。通常，多个连续市场共存，每日拍卖，每个小时产品单独交易。在每个市场和每个交易小时，每个电力生产商和消费者都会提交多个价格和数量组合，称为投标。在市场参与者提交所有投标后，每小时的市场清算价格都会公布，市场参与者必须履行其接受的承诺。对于具有随机供应或需求的市场参与者来说，相应的决策问题尤其难以解决。我们将能源交易问题表述为一个动态程序，并通过后向递归分析得出最优投标函数。我们证明，对于每个小时和市场，最优投标函数完全由两个投标定义。虽然我们关注的是具有随机供应的电力生产商（例如风能或太阳能），但我们的模型也适用于具有随机需求的电力消费者。最优政策适用于大多数自由化能源市场，几乎独立于底层电价过程的结构。
大数据分析和决策支持系统基于深
摘要。随着大数据时代（BD）的出现，人们面临着大规模数据和复杂问题的挑战。这些数据并为决策者提供准确，及时的决策支持已成为当前研究中的热门问题。以营销决策为例，本文基于深度学习（DL）构建了BD分析和计算机辅助决策支持系统（DSS）。首先，系统通过数据预处理和功能提取提取与原始数据营销相关的功能。然后，DL模型用于学习和预测特征，并获得了营销策略的优化方案。最后，通过模拟实验测试了决策系统的实际应用效果，这证明了该方法的可行性和优势。通过采用DL模型，并比较模糊C聚集（FCM）算法和决策树（DT）算法，本文中的算法是稳定性测试中最稳定的算法，可以提供有效且稳定的决策支持。此外，本文中的算法在实时分析中也具有很大的优势，该算法可以快速处理大量数据并满足实时决策的需求。这些优势使基于DL的智能DSS具有广泛的应用前景，并且可以为实践决策问题提供强有力的支持。
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
自动驾驶汽车的多代理增强学习
摘要在不久的将来，自动驾驶汽车（AV）可能会与混合型官员中的人类驾驶员同居。这种同居在造成的流行和个人流动性方面以及从道路安全的角度提出了严重的挑战。混合术可能无法满足预期的安全要求，然后自动驾驶汽车可能会垄断该官员。使用多机构增强学习（MARL）算法，研究人员试图针对两种情况设计自动驾驶汽车，本文研究了他们最近的进步。我们专注于解决决策问题的文章，并确定四个范式。有些作者解决了或者没有社会可行的AV的混合问题问题，而另一些作者则解决了完全自治的案例。虽然后一种情况本质上是一个交流问题，但大多数解决混合处理的作者承认了一些局限性。文献中发现的当前人类驾驶员模型过于简单，因为它们不涵盖驾驶员行为的异质性。因此，他们无法概括各种可能的行为。对于所研究的每篇论文，我们分析了作者如何从观察，行动和奖励方面提出MARL问题以匹配它们所应用的范例。