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通过ϵ -greedy探索了解强化学习中的深神经功能近似
本文提供了对强化学习（RL）深处神经功能近似（RL）的理论研究。此问题设置是由属于该制度的成功深Q-Networks（DQN）框架所激发的。在这项工作中，我们从函数类别和神经网络体系结构（例如宽度和深度）的角度从“线性”制度之外的角度提供了对理论理解深度RL的初步尝试。是具体的，我们专注于基于价值的算法，分别通过BESOV（和Barron）函数空间赋予的深（和两层）神经网络进行了to -greedy探索，旨在近似D -Dimensional特征空间中近似α -Smooth Q -unction。我们证明，随着t发作，缩放宽度m = e O（t d2α + d），而神经网络的深度l = o（log t）的深度RL足以在Besov空间中以sublinear遗憾地学习。此外，对于由Barron空间赋予的两层神经网络，缩放宽度ω（√
基于多代理的深钢筋学习... -Dr -ntu
图1-1。 新加坡太阳能安装的分布。 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 1-2。 Installed capacity of PV systems ..................................................................... 15 Fig. 1-3。 用户类型的PV系统数.. ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 1-4欧洲年度太阳能PV安装容量2000-2021。 ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 1-5 European Top 10 Solar PV Markets 2000-2021............................................... 16 Fig. 1-6 Forecast of PV installations in European countries in 2025 ............................ 17 Fig. 1-7太阳能逆变器系统......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 17 2-1。 提出的两个时间计电压/var控制框架。 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 2-2。 beta分布。 ............................................................................................. 30 Fig. 3-1。 RL的一般结构。 34 3-2。 DQN的一般框架。 .......................................................................... 35 Fig. 3-3。 DNN的结构。 ........................................................................................... 38 Fig. 3-4。 DDPG的框架。 4-1。 4-2。 4-3。1-1。新加坡太阳能安装的分布。.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................1-2。Installed capacity of PV systems ..................................................................... 15 Fig.1-3。用户类型的PV系统数.. .............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................1-4欧洲年度太阳能PV安装容量2000-2021。.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................1-5 European Top 10 Solar PV Markets 2000-2021............................................... 16 Fig.1-6 Forecast of PV installations in European countries in 2025 ............................ 17 Fig.1-7太阳能逆变器系统......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 172-1。 提出的两个时间计电压/var控制框架。 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 2-2。 beta分布。 ............................................................................................. 30 Fig. 3-1。 RL的一般结构。 34 3-2。 DQN的一般框架。 .......................................................................... 35 Fig. 3-3。 DNN的结构。 ........................................................................................... 38 Fig. 3-4。 DDPG的框架。 4-1。 4-2。 4-3。2-1。提出的两个时间计电压/var控制框架。...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................2-2。beta分布。............................................................................................. 30 Fig.3-1。RL的一般结构。 34 3-2。 DQN的一般框架。 .......................................................................... 35 Fig. 3-3。 DNN的结构。 ........................................................................................... 38 Fig. 3-4。 DDPG的框架。 4-1。 4-2。 4-3。RL的一般结构。343-2。DQN的一般框架。.......................................................................... 35 Fig.3-3。DNN的结构。........................................................................................... 38 Fig.3-4。DDPG的框架。4-1。4-2。4-3。4-3。..................................................................................... 38 Fig.多时间计量控制的框架。............................................ 42 Fig.MA-DDPG的框架。............................................................................ 45 Fig.提议的MA-DDPG多时间尺度电压控制的框架.......... 46图5-1 IEEE 33-BUS分配系统框架。............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-2。Original voltage magnitude ............................................................................. 51 Fig.5-3。 奖励300集以下的奖励表现。 ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 5-4。 450集以下奖励表现。 ....................................................... 55 Fig. 5-5。 Reward performance under 500 episode ......................................................... 56 Fig. 5-6。 带有不同发作的电压幅度轮廓。 .................................... 56 Fig. 5-7。 总线的电压更改曲线14。 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5-8。 Reward distribution profile ............................................................................. 58 Fig. 5-9。 在少量罚款和小奖励下奖励表现。 ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5-10。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-3。奖励300集以下的奖励表现。.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-4。 450集以下奖励表现。 ....................................................... 55 Fig. 5-5。 Reward performance under 500 episode ......................................................... 56 Fig. 5-6。 带有不同发作的电压幅度轮廓。 .................................... 56 Fig. 5-7。 总线的电压更改曲线14。 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5-8。 Reward distribution profile ............................................................................. 58 Fig. 5-9。 在少量罚款和小奖励下奖励表现。 ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5-10。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-4。450集以下奖励表现。....................................................... 55 Fig.5-5。 Reward performance under 500 episode ......................................................... 56 Fig. 5-6。 带有不同发作的电压幅度轮廓。 .................................... 56 Fig. 5-7。 总线的电压更改曲线14。 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5-8。 Reward distribution profile ............................................................................. 58 Fig. 5-9。 在少量罚款和小奖励下奖励表现。 ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5-10。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-5。Reward performance under 500 episode ......................................................... 56 Fig.5-6。带有不同发作的电压幅度轮廓。.................................... 56 Fig.5-7。总线的电压更改曲线14。....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-8。Reward distribution profile ............................................................................. 58 Fig.5-9。 在少量罚款和小奖励下奖励表现。 ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 5-10。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-9。在少量罚款和小奖励下奖励表现。.........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-10。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................5-10。.........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................在巨大的罚款和巨额奖励下奖励表现。5-11。 在巨大的罚款和小奖励下奖励表现。 .............................................................................................................................................................................................. 5-12。 Voltage magnitude profile ............................................................................. 60 Fig. 5-13。 逆变器控制代理，OLTC代理和CBS 的全局奖励曲线5-11。在巨大的罚款和小奖励下奖励表现。..............................................................................................................................................................................................5-12。 Voltage magnitude profile ............................................................................. 60 Fig. 5-13。 逆变器控制代理，OLTC代理和CBS 的全局奖励曲线5-12。Voltage magnitude profile ............................................................................. 60 Fig.5-13。 逆变器控制代理，OLTC代理和CBS 的全局奖励曲线5-13。逆变器控制代理，OLTC代理和CBS
自主驾驶的深度加固学习...
4,5 DHOLE PATIL工程学院信息技术系摘要：自动驾驶系统（ADS）有望彻底改变运输的未来，有望提高安全性，效率和便利性。深度强化学习（DRL）已成为解决动态环境中复杂决策任务的强大方法，使其成为开发智能自动驾驶汽车的有前途的候选人。本文探讨了DRL技术在自主驾驶中的应用，重点是感知，计划和控制的整合。我们回顾了最新的DRL算法，包括深Q-networks（DQN），近端策略优化（PPO）和软演员（SAC），并检查它们在启用端到端学习驾驶政策方面的作用。此外，我们讨论了在现实世界自动驾驶场景中部署DRL所固有的挑战，包括样本效率低下，安全限制和SIM对差距。最后，本文提出了案例研究和实验结果，这些结果强调了DRL在复杂环境中提高自动驾驶性能的潜力，同时识别未来的研究方向以解决该领域的开放问题。关键字：深入强化学习（DRL），自主驾驶系统（ADS），深Q网络（DQN），近端政策优化（PPO），软演员 - 批评（SAC），端到端学习，SIM到sim-to-to-to-eal toe to toception，感知和控制，感知和控制，安全自动驾驶，安全的自动驾驶，政策学习。1。传统上，自主驾驶任务被分解为模块化组件，例如感知，计划和控制，每个组件单独解决。引言自主驾驶系统（ADS）代表了现代时代最具变革性的技术之一，其潜力通过增强安全性，减少交通拥堵并提高能源效率来彻底改变运输。深度加固学习（DRL）由于其处理动态，复杂的环境的能力，在这些系统的开发中获得了显着的牵引力。drl允许自动驾驶汽车根据周围环境的持续反馈做出决定，这对于确保在现实驾驶条件下安全有效导航至关重要[1]。但是，最新的方法倡导端到端学习系统，该系统利用DRL直接从原始感觉输入中学习最佳驾驶策略
通过...
本文使用的深层确定性策略梯度算法（DDPG）是一种策略学习方法，可输出连续动作。它来自确定性策略梯度（DPG）算法。它借鉴了Actor-Critic策略梯度的单步更新的优势，并结合了Deep Q Network（DQN）的体验重播和目标网络技术，以改善Actor-Critic方法的收敛性。DDPG算法由策略网络和目标网络组成。ddpg使用确定性策略来选择动作，因此输出不是行为的概率，而是特定行为。是策略网络的参数，t a是动作，而t是状态。目标网络将在一定时间段内固定网络中的参数，从而消除由当前网络和目标网络之间相同参数引起的模型振荡。DDPG算法具有强大的深神经网络拟合和概括能力，以及处理连续动作空间的优势，并通过在当前状态下学习最佳动作策略来连续训练和调整神经网络参数。
利用深度强化学习实现天气感知数据驱动的微电网能源管理
摘要 — 在本文中，我们开发了一个深度强化学习 (DRL) 框架，以在发电不确定性的情况下管理以产消者为中心的微电网中的分布式能源 (DER)。不确定性源于影响住宅太阳能光伏 (PV) 板发电的不同天气条件（即晴天与阴天）。在我们提出的系统模型中，微电网由传统电力消费者、具有本地电池存储的产消者和分销商组成。产消者和分销商配备了人工智能 (AI) 代理，它们相互作用以最大化他们的长期回报。我们研究了天气条件对储能充电/放电的影响，以及产消者向微电网注入的电量。为了证明所提出方法的有效性，我们使用 Deep-Q 网络 (DQN) 实现了 DRL 框架。我们的数值结果表明，所提出的分布式能源管理算法可以有效应对发电不确定性，并且对天气预测误差具有鲁棒性。最后，我们的结果表明，在住宅侧采用储能系统可以缓解发电过剩期间的限电现象。
基于强化学习的城市轨道交通储能系统优化充放电调度算法节省电价
摘要 为节省韩国城市铁路电价，本文提出了基于强化学习的储能系统充放电优化算法。通过强化学习，按照电价单位对储能系统充放电计划进行优化，降低峰值电力需求，以节省电价。为此，对包括储能系统、电价以及根据储能系统运行而变化的电价的城市铁路系统进行了建模。还通过DQN算法对代理进行强化学习，以降低峰值电力需求。利用配备储能系统的城市铁路实际线路运行数据进行学习。在这次强化学习中，大约399个（45.3%）错误数据被删除，481个（54.7%）正常数据被提取。通过强化学习，最大峰值电力需求从2,982.4 kW降低了100 kW，达到目标值当峰值电力需求在2600kW以下时，在电价便宜的时候充电，在电价昂贵的时候放电，从而节省总电价。
人工智能生成内容的语义通信（AIGC）涉及有效的内容创建
人工智能生成的内容（AIGC）服务在数字内容创建中具有巨大的潜力。AIGC的独特能力，例如基于最小输入的内容生成，具有巨大的潜力，尤其是与语义通信（SEMCOM）集成时。在本文中，开发了一种用于集成AIGC和SEMCOM的新型综合概念模型。，在语义级别上引入了内容一般级别，该级别介绍了AIGC和SEMCOM如何相互作用以产生有意义有效的内容。此外，考虑到针对AIGC服务量身定制的语义提取和评估指标的关节，提出了采用AIGC技术的新型框架作为语义信息的编码和解码器。该框架可以适应所产生的不同类型的内容，所需的质量和使用的语义信息。通过采用深Q网络（DQN），提出了一个案例研究，该案例研究提供了对优化问题及其收敛特征的可行性的有用见解。
预测实时地热井流量和焓...低温地热井泵网络的最佳操作：Dueling Deeg Q-Network方法
为冰岛首都地区供暖区，在很大程度上依赖地热水，其中一个关键组成部分是位于雷克雅未克附近Mosfellsdalur的Reykjahlíð的深井泵网。但是，该网络的操作尚未完全优化以达到整体效率。电动潜水泵（ESP）和垂直轴泵（VSP）的组合提出了一项计算强度的优化挑战。这项工作通过集成了使用Epanet开发的液压模拟模型与Dueling Dueling Q-Network（DQN）体系结构来应对挑战，在该模型中，神经网络作为核心组件起作用，用作功能近似器，以优化流动流量和动力消耗之间的复杂，非线性关系，实现多型目标。探索了两种不同的方法，与当前的操作相比，该网络的功耗降低了6.5％，同时准确地满足了需求。此优化是在几乎实时实时执行的，这使其非常适合区域供暖系统典型的波动需求条件。
经验重播算法和情节内存的功能
1伦敦经济学和政治科学学院哲学，逻辑和科学方法摘要：情节记忆是过去事件的记忆。它特征在于在思想中“重播”自己的经历的经历。这种生物学现象激发了AI中几种“经验重播”算法的发展。在本章中，我询问经验重播算法是否可能揭示出关于情节记忆功能的难题：情节记忆有什么促进发现它的认知系统？我认为，经验重播算法可以作为情节记忆的理想化模型，以解决这个问题。以DQN算法为案例研究，我建议这些算法为助记符帐户提供了一些支持，在哪些情节内存的功能中，信息在存储，编码和检索信息。通过扩展和适应经验重播算法，我们可能会进一步了解情节记忆的操作和对认知的贡献。关键字：情节内存；经验重播；人工智能;认知角色功能；模型
Anurag Koul
●带有可变步骤频率的TD3：学习控制任务的步骤频率。●具有离散状态空间的基于模型的强化学习。●了解基于模型的离线强化学习的不确定性估计和安全政策改进●研究现实世界中的Cassie机器人的离线增强学习学习●抽象空间中的计划：通过计划模型从计划模型中学习策略，从期权模型中学习策略●适应性PID控制器：研究对控制策略的ADAPTIVE PID PID属性学习。●学习有限的空间门控复发神经网络。●策略梯度带有奖励分解：利用有方面奖励的策略梯度的变化。●深入增强学习算法的性能比较：DQN，DDQN，决斗体系结构和A3C对Atari进行了测试。●使用共形预测降低深神经网中的歧义：在深神经网络中，结构性预测的输出量最小化导致不确定性较小。●自主驾驶的直接感知：通过捕获观察值的时间特征来增强现有方法。