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使用强化学习恢复可再生不确定性下的配电系统：预印本
摘要 — 配电系统中的分布式能源 (DER)，包括可再生能源发电、微型涡轮机和储能，可用于在极端事件后恢复关键负载，以提高电网弹性。然而，在可再生能源不确定性和燃料可用性的情况下，正确协调系统中的多个 DER 以进行多步恢复过程是一个复杂的顺序最优控制问题。由于其处理系统非线性和不确定性的能力，强化学习 (RL) 成为解决复杂顺序控制问题的潜在有力候选者。此外，RL 的离线训练在在线操作期间提供了出色的行动准备，使其适用于需要及时、正确和协调行动的负载恢复等问题。在本研究中，研究了基于简化单总线系统的配电系统优先负载恢复：在可再生能源发电预测不完善的情况下，将 RL 控制器的性能与确定性模型预测控制 (MPC) 的性能进行了比较。我们的实验结果表明，与基线控制器相比，RL 控制器能够从经验中学习，适应不完善的预测信息并提供更可靠的恢复过程。
在不确定性下进行机器人顺序决策的学习和推理
机器人经常面临需要多个动作的复杂任务，而顺序决策（SDM）的能力是必要的。这项工作的关键贡献是一个机器人SDM框架，称为LCORPP，它支持同时进行监督学习的能力，以实现Passive国家估计，自动推理具有声明性的人类知识，并在不确定性下计划实现长期目标。尤其是我们使用混合范式来重新确定国家估计量，并为概率计划者提供信息的先验。在经验中，移动机器人的任务是使用其运动轨迹，声明性的续文知识和人类机器人互动（基于对话和基于运动）来估算人类的影响。的结果表明，在效率和敏捷性中，我们的框架的表现要比其在办公室环境中的无学习和不合理的框架要好。
新冠疫情和重大经济不确定性下的估值
COVID-19 疫情以不同的方式影响了我们的生活。这场多面性的危机导致了宏观经济普遍存在不确定性，全球金融市场也出现了大幅波动。过去几个月，随着各经济体实施封锁措施、供应链中断以及许多企业受到根本性影响，全球股市经历了大幅波动。消费者支出模式、供应链以及企业如何吸引客户最终会出现哪些长期变化仍有待观察。
风险和模糊性下的利他决策
当一个人成为利他决策的对象时，尤其是当这一决策会给主体带来成本时，就会产生感激之情。在这里，我们研究了个体在有风险（已知概率的不确定性）和有模糊（未知概率的不确定性）成本的情况下如何评价他人的利他决策，并以感激和互惠做出反应。参与者在 fMRI 扫描仪中玩一个互动游戏，在游戏中他们会受到痛苦的电击。一位匿名的同伴有意（人类条件）或无意（计算机条件）决定是否通过承担一定程度的痛苦（即成本）来帮助参与者减轻一半的痛苦（确定、有风险、模糊）。然后，参与者可以将金钱积分转移给同伴，并且知道同伴不知道这次转移。从行为上看，在人类条件下，随着成本不确定性水平的增加，金钱分配和感激评级会增加；在计算机条件下，这些影响会降低。成本不确定性对感激的影响是由帮助背后感知到的善意所介导的。FMRI 揭示了在风险和模糊性条件下评估施恩者利他决策的共同和不同的神经认知基础：两者都与恐惧和焦虑相关的过程有关，涉及右侧眶额皮质和前脑岛；模糊性还引发了心理化和冲突监控相关的过程，涉及背内侧前额皮质和背前扣带皮层。这些发现强调了社会不确定性感知在感激之情产生中的关键作用。
空中交通流量不确定性下的决策...
作为 FAA NextGen 产品组合中的一项新的战略交通管理计划 (TMI)，协作轨迹选项程序 (CTOP) 可以通过单个程序以集成方式管理多个受限区域，并允许航班运营商提交一组所需的重新路由选项，从而提供极大的效率和灵活性。TMI 优化的主要研究问题之一是如何确定机场或拥挤空域区域的计划接受率以最大限度地降低全系统成本。在设定 CTOP 率时需要考虑两种不确定性：第一，不确定的空域容量，这是由于不完善的天气预报造成的；第二，不确定的需求，这是由于在处理重新路由选项后航班在地理上被重新分配造成的。本文提出了三类随机模型。如果已知每架飞机的航线选择，第一类模型可以最佳地为多架飞机规划地面和空中延误。第二类模型控制每架飞机，可以为非常普遍的改道、地面和空中等待问题提供理论下限。第三类模型直接控制每个拥堵区域的队列大小，与第二类模型相比，可以更有效地解决。虽然这些模型可以提供重要的基准，并且可以在航空公司内部 CTOP 中使用，但它们与协作决策 (CDM) CTOP 软件实施不兼容。提出了基于仿真的优化模型，该模型可以使用随机模型作为其启发式方法的一部分，可以为实际的 CTOP 费率规划问题提供良好的次优解决方案。本文给出了第一个在需求和容量不确定性条件下优化CTOP速率的算法，并与CDM CTOP框架兼容，为CTOP的有效应用提供了急需的决策支持能力。
气象不确定性下的稳健飞机轨迹优化
它提高了我对轨迹规划和执行的知识和思考。本论文所述算法的实现主要利用开源软件和库来完成。虽然对这些软件包做出贡献的人太多，无法一一承认，但我还是想特别感谢 CasADi 的 Joel Andersson 和 Joris Gillis、pygrib 的 Jeffery S. Whitaker、IPOPT 的 Andreas Wächter，以及这些项目和其他科学和工程库的所有其他贡献者。还要感谢在线问答网站上那些非常善良的人，他们让我对电脑的痛苦变得更容易忍受。毫无疑问，如果没有办公室和部门同事的无微不至的陪伴和无条件的帮助和支持，这些年就不会是这样的。致大卫、萨拉、丹妮和米克，我希望看到他们的小玩意在天体上发出微弱的光芒，感谢你们给我带来的所有美好时刻；致我在冥界的流亡同伴，亚历克斯 (Alex)、宾 (Bin) 和马可 (Marco) (现为冥界之王)；致卡洛斯 (Carlos)，我办公室里的老邻居；致 Manu，感谢我们曾一起分享对图形或编程方面那些虽小但绝对关键的细节所表现出的超乎寻常的热情。致卢卡 (Luca) 和罗科 (Rocco)：首先，我欢迎我们的新意大利霸主。对于 Gonzalo，我希望有一天他能原谅我向其他人提及《辛普森一家》；对于 Güemes，他已经过上了更好的（有报酬的）生活。感谢托尼，他对幽默的极限进行了颇具影响力的研究，多亏了这项研究，我现在可以免去在胡安贝内特大楼里讲最糟糕的笑话的荣幸。致 Daniele、Massoud、Valentin 以及我们研究小组的所有前成员，以及 Eduardo、Nacho 和未来的成员。致所有其他等离子体学者，从他们那里我学到了很多电力推进术语，但我不知道是否愿意去探索它们的含义。由于忍受我对少数人来说太过辛苦，多年来很多人都做出了贡献，感谢他们才是公平的。感谢阿尔瓦罗 (Álvaro)、阿隆 (Aarón)、卡洛斯 (Carlos) 和萨拉 (Sara) 与我们共度的下午时光。致 Marco、Carmen、Javi、Isa、Juli、Celia、Pablo、Arturo、Vir、Elena 和 Thomas：你们中的大多数人已经知道比赛期间会发生什么，不允许退款。感谢 Miriam、María、Pablo、Ana、Laura、Rebeca 和 Alberto 举办的精彩派对。致 Juan、David、Juampe、Maritxu、María、Mario、Miguel、Xiana 和 Rosana，感谢你们多次讨论什么是酷的，什么不是酷的。感谢费尔以及所有我的队友们给予我的许多分数。最后，我要感谢我的家人多年来的欣赏和理解，特别是西尔维娅、劳拉、查科、特拉斯托、特鲁科和科科，我对他们的支持和爱永远表示感谢：谢谢你们，爸爸妈妈。
气象不确定性下的稳健飞机轨迹优化
它提高了我在轨迹规划和执行方面的知识和思想。本论文中描述的算法的实现大部分是使用开源软件和库完成的。为所有这些软件包做出贡献的人太多了，无法一一感谢，但我还是想特别感谢 CasADi 的 Joel Andersson 和 Joris Gillis、pygrib 的 Jeffery S. Whitaker、IPOPT 的 Andreas Wächter 以及这些项目和其他科学和工程库的所有其他贡献者。还要感谢在线问答网站上非常善良的人，他们使计算机疼痛变得可以忍受。毫无疑问，这几年我没有因为我的无助而感到惭愧，也没有因为我的离去而无奈地得到我同伴的帮助和支持。大卫、莎拉、丹尼和米克，他们在天上的光辉灿烂，感谢所有伟大的时刻； amis compañeros de exilio en el Inframundo, Álex, Bin y Marco (ahora Señor del ídem)；卡洛斯，我的回忆录；德斯帕乔；一个马努，通过对我们非理性的比较的热情，对具体的图形或程序进行绝对的批评。卢卡·罗科（Luca y Rocco）：我个人欢迎我们的新意大利霸主。贡萨洛（Gonzalo），我希望我能与洛斯·辛普森（Los Simpson）一起参考其他人物，是的，我是一个出色的生活（remunerada）。托尼（Toni）对胡安·贝内特（Juan Benet）大厦的太阳系人民的荣誉进行了幽默限制的调查。丹尼尔、马苏德、瓦伦丁，以及爱德华多、纳乔和未来调查组的所有未来的事情。等离子研究中的许多人都知道许多关于电力推进的术语，但这些术语并不意味着今天已经发生了。 Dado que aguantarme es demasiado trabajo para unas pocas personas, mucha gente ha contribuido dorante estos años, y es justo agradecérselo.阿尔瓦罗、亚伦、卡洛斯和萨拉，感谢您的帮助。马可、卡门、哈维、伊莎、朱莉、西莉亚、巴勃罗、阿图罗、维尔、埃琳娜和托马斯：他们在卡雷拉的哈比亚大街上度过了漫长的岁月，但不承认自己已经堕落了。米里亚姆、玛丽亚、巴勃罗、安娜、劳拉、丽贝卡和阿尔贝托，感谢 los maravillosos saraos。 Juan、David、Juampe、Maritxu、María、Mario、Miguel、Xiana 和 Rosana，都在谈论莫拉和诺。谨向您提供所有相关信息，感谢您提供的信息。最后，我要对我的家人进行一次宝贵的理解，特别是西尔维娅和劳拉、查科、特拉斯托、特鲁科和可可，他们将帮助您完成所有的事情：谢谢，妈妈和爸爸。
气象不确定性下的稳健飞机轨迹优化
它提高了我对轨迹规划和执行的知识和思考。本论文所述算法的实现主要利用开源软件和库来完成。虽然对这些软件包做出贡献的人太多，无法一一承认，但我还是想特别感谢 CasADi 的 Joel Andersson 和 Joris Gillis、pygrib 的 Jeffery S. Whitaker、IPOPT 的 Andreas Wächter，以及这些项目和其他科学和工程库的所有其他贡献者。还要感谢在线问答网站上那些非常善良的人，他们让我对电脑的痛苦变得更容易忍受。毫无疑问，如果没有办公室和部门同事的无微不至的陪伴和无条件的帮助和支持，这些年就不会是这样的。致大卫、萨拉、丹妮和米克，我希望看到他们的小玩意在天体上发出微弱的光芒，感谢你们给我带来的所有美好时刻；致我在冥界的流亡同伴，亚历克斯 (Alex)、宾 (Bin) 和马可 (Marco) (现为冥界之王)；致卡洛斯 (Carlos)，我办公室里的老邻居；致 Manu，感谢我们曾一起分享对图形或编程方面那些虽小但绝对关键的细节所表现出的超乎寻常的热情。致卢卡 (Luca) 和罗科 (Rocco)：首先，我欢迎我们的新意大利霸主。对于 Gonzalo，我希望有一天他能原谅我向其他人提及《辛普森一家》；对于 Güemes，他已经过上了更好的（有报酬的）生活。感谢托尼，他对幽默的极限进行了颇具影响力的研究，多亏了这项研究，我现在可以免去在胡安贝内特大楼里讲最糟糕的笑话的荣幸。致 Daniele、Massoud、Valentin 以及我们研究小组的所有前成员，以及 Eduardo、Nacho 和未来的成员。致所有其他等离子体学者，从他们那里我学到了很多电力推进术语，但我不知道是否愿意去探索它们的含义。由于忍受我对少数人来说太过辛苦，多年来很多人都做出了贡献，感谢他们才是公平的。感谢阿尔瓦罗 (Álvaro)、阿隆 (Aarón)、卡洛斯 (Carlos) 和萨拉 (Sara) 与我们共度的下午时光。致 Marco、Carmen、Javi、Isa、Juli、Celia、Pablo、Arturo、Vir、Elena 和 Thomas：你们中的大多数人已经知道比赛期间会发生什么，不允许退款。感谢 Miriam、María、Pablo、Ana、Laura、Rebeca 和 Alberto 举办的精彩派对。致 Juan、David、Juampe、Maritxu、María、Mario、Miguel、Xiana 和 Rosana，感谢你们多次讨论什么是酷的，什么不是酷的。感谢费尔以及所有我的队友们给予我的许多分数。最后，我要感谢我的家人多年来的欣赏和理解，特别是西尔维娅、劳拉、查科、特拉斯托、特鲁科和科科，我对他们的支持和爱永远表示感谢：谢谢你们，爸爸妈妈。
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