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人工智能和数据驱动的作物轮作规划
轮作规划是决定农业地区植物种类和时间演替的过程，以提高土壤质量、作物产量和抗虫/抗杂草能力。轮作规划可用的数据来源和模式非常多样化，该领域缺乏纯数据驱动的方法。在本文中，我们使用基于文献和 NDVI 测量的后继作物适用性矩阵和作物特定属性（如贡献边际和氮需求）作为输入，训练基于 DQN 的强化学习代理来生成轮作序列。从业者和轮作专家验证了生成的轮作序列，并得出结论，大多数序列都是现实的，符合现有的轮作规则集，并且可以应用于实践。
通过AI：可靠的深入加固学习，用于交通信号控制
代理商的输入包括在先前时间段记录的车辆计数和平均速度，以及当前交通信号灯计划中阶段之间的绿时间分布。代理从预定义的列表中选择一个交通灯程序，每个程序仅在周期长度和绿色时间分布方面变化。此动作空间设计反映了现实世界中的交集管理约束。奖励功能，对于指导代理商的性能至关重要，使用负累积的等待时间作为反馈。这确保代理人不会优先考虑一种方法，而不是另一种方法。为了训练代理商，我们采用了良好的深入增强学习方法，深Q网络（DQN），并与Epsilon-Greedy Exploration策略结合使用。
作业3：Q学习和演员 - 批判算法
问题1：基本的Q学习表现。（DQN）包括一个学习曲线图，以显示您对Pac-Man女士实施的实现。X轴应对应于时间步骤的数量（考虑使用科学符号），Y轴应显示迄今为止平均每类奖励以及最佳的平均奖励。这些数量已经计算出来，并在“入门代码”中打印。它们也已登录到数据文件夹，并且可以像以前的作业一样使用张板可视化。一定要标记Y轴，因为我们需要验证您的实施能获得与我们的相似的奖励。您不需要修改默认的超参数以获得良好的性能，但是如果修改任何参数，请在图的标题中列出它们。最终结果应使用以下实验名称：
香港科学技术大学
强化学习（RL）是一种计算学习方法，在与复杂和不确定的环境互动时，代理商试图最大化其获得的总奖励。它不仅在许多游戏（例如GO）中表现出很强的性能，而且在许多当今现实世界中的应用程序（例如LLM培训，体现的AI）中也成为必不可少的技术。本课程旨在教授RL的基本原理和高级主题。课程内容包括引入基本RL元素（包括MDP，动态编程，策略迭代），基于价值的方法（DQN），基于策略的方法（策略梯度），基于模型的RL，Multi-Agent RL，其他高级主题以及RL技术在当今计算机视觉或AI应用程序中的应用。为了更好地增强理解，我们还将包含一些Python/Pytorch实现。
“机器学习：算法和现实世界应用程序”
a。 K-均值聚类b。分层聚类c。主成分分析（PCA）d。自动编码器3。强化学习算法增强学习（RL）的重点是通过与环境互动来做出决策的培训模型。该模型通过根据其采取的行动获得奖励或处罚来学习。a。 Q学习b。深Q-Networks（DQN）4。深度学习算法深度学习涉及具有许多层次（也称为深神经网络）的神经网络，它用于解决涉及非结构化数据（例如图像，音频和文本）的问题。a。卷积神经网络（CNN）b。复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）网络c。生成对抗网络（GAN）d。变压器网络（BERT，GPT）5。机器学习的现实世界应用这里是ML产生重大影响的某些领域：
一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。
![arxiv：2407.17032v1 [cs.lg] 2024年7月24日-Eprints Soton](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2f4040608edfe5361b3884f81cfb901afe4ce241.webp)
arxiv：2407.17032v1 [cs.lg] 2024年7月24日-Eprints Soton
发表了深Q-Networks（DQN）[Mnih等。，2013年]，从其人工智能（AI）冬季唤醒了增强学习（RL），这表明一般基于神经网络的算法可以在一系列复杂的任务中实现专家级的性能。在后来的几年中，深度神经网络的RL导致特工在Go Silver等人中击败了专业人士。[2017]，Dota 2 Berner等。[2019]，Starcraft 2 [Vinyals等。 ，2019年]以及更多。 因此，在学术界和行业内，对RL研究的公共利益最近都在显着增长。 同时，Openai Gym [Brockman等。 ，2016年]成为第一个广泛采用的普通API。 体育馆是健身房的维护叉子，带来了许多改进和API更新，以使其继续使用开源RL研究。[2019]，Starcraft 2 [Vinyals等。，2019年]以及更多。因此，在学术界和行业内，对RL研究的公共利益最近都在显着增长。同时，Openai Gym [Brockman等。，2016年]成为第一个广泛采用的普通API。体育馆是健身房的维护叉子，带来了许多改进和API更新，以使其继续使用开源RL研究。
在紧急情况下进行疏散的实时深入强化学习
16。摘要这项研究采用了A3C算法来模拟不同情况下的疏散过程（例如，多种试剂和不同的环境条件），并将结果与深Q网络（DQN）进行了比较，以证明在疏散模型中使用A3C算法的效率和有效性。结果表明，在静态环境下，A3C表现出较高的适应性和更快的响应时间。此外，在管理复杂的相互作用并提供快速撤离时，A3C越来越多，A3C显示出更好的可扩展性和鲁棒性。这些结果在不同和具有挑战性的条件下突出了A3C比传统RL模型的优势。该报告以讨论这些模型的实际含义和好处进行了讨论。它强调了它们在增强现实世界疏散计划和安全协议方面的潜力。17。关键词加强学习，多代理协作，紧急情况，机场疏散
2024 年年度报告
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基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
I. 引言 微电网是一种很有前途的概念，它可以解决将分布式可再生能源和储能系统整合到电网中的挑战。在线优化是根据系统的实时状态来调度微电网的运行，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制 (MPC) [1] 和基于近似动态规划 (ADP) 的算法 [2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了几种其他的微电网在线优化方法，包括 Lyapunov 优化 [3]、CHASE 算法 [4] 以及最近开发的基于深度强化学习 (DRL) 的优化方法（例如深度 Q 网络 (DQN) [5]、MuZero [6]）。