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智能建筑中HVAC控制的强化学习：技术和概念评论
建筑物中的加热，通风和空调（HVAC）系统是全球运营CO 2排放的主要来源，这主要是由于它们的高能源需求。传统控制器在管理建筑能源使用方面显示出有效性。但是，他们要么难以处理复杂的环境，要么无法将经验中的学习纳入他们的决策过程，从而提高了计算要求。这些缺点的潜在解决方案是增强学习（RL），可以通过其多功能和基于学习的特征来克服它们。在这种情况下，本研究介绍了详尽的文献综述，重点是自2019年以来发表的研究，该研究将RL应用于HVAC系统控制。它桥接了理论概念和文献发现，以确定每个问题的合适算法并找到差距。发现，在实际建筑物中的RL部署有限（占研究的23％），常见的培训方法揭示了基本的技术问题，可以防止其安全使用：外在状态组件中缺乏多元化（例如，占用时间表，电价，电价和天气）在每种情节中在训练中在训练中以多样性或意外改变现实生活的方式收到的代理人在训练中接收。这需要重复的，广泛的再培训，然后在计算上很昂贵。未来的研究应专注于通过解决先前的问题将RL应用于真实建筑物。进一步的研究应探讨这个方向。META-RL作为概括功能的新兴解决方案而出现，因为它可以在各种任务上训练代理，从而使代理更适应性并降低了计算成本。
无线网络中资源约束多类调度的深度加固学习
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题，其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达，而在有效载荷数据请求，延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外，另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法，范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备，是针对特定网络或应用程序配置量身定制的，通常是次优的。在此帐户中，我们求助于深入的增强学习（DRL），并提出了分配深层确定性策略梯度（DDPG）算法，并结合了深度设置以解决上述问题。此外，我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式，这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试，显示了对组合和优化的基线方法的一致增长，以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13％的功率和带宽资源。
股息再投资计划常见问题解答
将被重新投资到股票的股息通常与股东手中出于澳大利亚税收目的获得的现金股息相同。对于澳大利亚居民股东来说，即使参与者没有以现金付款获得股息，也可能会出现将股息重新投资到股票的股息。但是，税收影响将取决于参与者的个人情况。公司不能就参与计划的税收影响提供建议。如果您对税收影响有任何疑问，包括出于新西兰税收目的，请咨询您的经纪人，会计师或专业顾问。
自主导航导航的零射击增强学习策略
目的：对心血管疾病的治疗需要对导丝和导管进行复杂而挑战性的导航。这通常会导致长期干预措施，在此过程中，患者和临床医生暴露于X射线辐射。深度强化学习方法在学习此任务方面表现出了希望，并且可能是在机器人干预过程中自动导管导航的关键。然而，现有的培训方法显示出有限的能力，可以概括看不见的血管解剖结构，每次几何变化时都需要重新训练。方法：在本文中，我们为三维自主内血管内导航提出了零射击学习策略。使用一组非常小的分支模式训练集，我们的增强学习算法能够学习一个控制，然后可以将其应用于不看到的无需再培训的情况下。结果：我们在4种不同的血管系统上演示了我们的方法，在达到这些解剖学的随机靶标时，平均成功率为95％。我们的策略在计算上也有效，可以在2小时内对控制器进行训练。结论：我们的培训方法证明了其具有不同特征的不观察几何形状的能力，这要归功于几乎形状不变的观察空间。关键字 - 强化学习，控制，血管内导航，机器人技术
重新发明遵守加速，而不是绊倒
列出的优先级，公司治理（40％），反贿赂/反腐败（ABAC），反洗钱（AML）和欺诈风险（38％）也排名很高。尽管这些不是新主题，但它们的排名升高可能反映了各个国家和行业的变化，以加强公司行为和透明度规则，并解决与AML和ABAC相关事务的增长，这可能是由于对公司和个人的更广泛的经济压力所驱动的。PWC的2024年全球经济犯罪调查发现，例如，有41％的受访者认为反腐败法和执法正在增加，并且在其运营的国家中变得更加健壮。对于公司治理，这可能反映出董事会成员，董事和非执行董事应受要求管理的责任感和实际罚款，并要求他们管理的风险范围。近90％的调查受访者报告说，在过去三年中，他们的合规责任的广度有所增加。
可扩展的多代理离线增强学习和信息的作用
离线增强学习（RL）专注于仅从一批先前收集的数据中学习政策。有可能有效利用此类数据集的潜力，而无需进行昂贵或冒险的主动探索。虽然最近的离线多代理RL（MARL）的最新进展表现出了承诺，但大多数现有方法依赖于所有代理商共同收集的大型数据集，或者是独立收集的特定于特定于代理的数据集。前者的方法确保了强大的性能，但提出了可扩展性的问题，而后者则强调可伸缩性以牺牲性能保证为代价。在这项工作中，我们为数据集收集和离线学习提出了一个新颖的可扩展程序。代理首先通过预先指定的信息共享网络一致地收集了不同的数据集，随后学习了连贯的局限性策略，而无需完全可观察到或倒退以完全分散。从理论上讲，这种结构化方法允许精确拟合的Q-材料（FQI）算法[7]的多代理扩展，以高可能性地汇聚到全球范围内，以降至ϵ-Optimal策略。收敛性受到依赖共享信息信息性的错误术语。此外，我们还展示了这种方法如何将FQI监督学习阶段的固有错误与共享信息和未共享信息之间的共同信息绑定。我们的算法，可扩展的多代理FQI（SCAM-FQI），然后在分布式决策问题上评估。经验结果与我们的理论发现一致，这支持了Scam-FQI在达到可伸缩性和政策绩效之间取得平衡的有效性。
Tell-Drive：通过教师LLM引导深入强化学习
摘要 - 尽管深度强化学习（DRL）和大型语言模型（LLMS）每个人都在应对自动驾驶中的决策挑战方面有希望，但DRL通常会遭受较高的样本复杂性，而LLMS则难以确保实时决策。为了解决这些局限性，我们提出了Tell-Drive，这是一个混合框架，该框架集成了教师LLM，以指导基于注意力的学生DRL政策。通过将风险指标，历史场景检索和域启发式法纳入上下文提示中，LLM通过思想链推理产生高级驾驶策略。随后，一种自我发挥的机制将这些策略与DRL代理的探索，加速政策融合并提高各种驾驶条件的鲁棒性。在多种流量方案中评估的实验结果表明，就成功率，平均收益和实时可行性而言，Tell-Drive优于现有的基线方法，包括其他基于LLM的方法。消融研究强调了每个模型成分的重要性，尤其是注意机制和LLM驱动指导之间的协同作用。最后，我们构建了一个虚拟真实的融合实验平台，以验证通过车辆中的实验实验在真实车辆上运行的算法的实时性能，易损和可靠性。全面验证结果可在我们的网站上找到。
gri：一般增强模仿及其在基于视觉的自动驾驶中的应用
摘要：深入强化学习（DRL）已被证明对几种复杂的决策应用有效，例如自主驾驶和机器人技术。但是，众所周知，DRL受到其高样本复杂性和缺乏稳定性的限制。先验知识，例如，作为专家演示，通常可以使用，但要挑战以减轻这些问题。在本文中，我们提出了一般增强模仿（GRI），这是一种新颖的方法，结合了探索和专家数据的好处，并且可以直接实施任何非政策RL算法。我们做出了一个简化的假设：可以将专家演示视为完美的数据，其基础政策将获得不断的高奖励。基于此假设，GRI介绍了示范剂的概念。该代理发送专家数据，这些数据是与在线RL勘探代理所带来的经验同时且无法区分的。我们表明，我们的方法可以对城市环境中基于摄像机的自动驾驶进行重大改进。我们在使用不同的非政策RL算法的穆约科克连续控制任务上进一步验证了GRI方法。我们的方法在Carla排行榜上排名第一个，在先前的最新方法中，在Rails上胜过17％。