Python|【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究
文章概要：
1. 本文以并网型微能源网为研究对象，其并网运行的能量管理与优化问题，目前针对微能源的能量管理，从算法上来讲，多结合最优化算法或者启发式算法进行。
2 基于深度强化学习的微能源网管理，不仅可以有效地预测微能源网的负荷需求和可再生能源的功率输出，还根据信息分时电价进行智能化的能量调度。
3. 本文给出了一种基于深度强化学习的能源网能量管理与优化策略，并通过实验了该策略的有效性。
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2 基于深度强化学习的微能源网管理，不仅可以有效地预测微能源网的负荷需求和可再生能源的功率输出，还根据信息分时电价进行智能化的能量调度。
3. 本文给出了一种基于深度强化学习的能源网能量管理与优化策略，并通过实验了该策略的有效性。
【图灵奖得主Yoshua Bengio】提出强化学习新策略， 解决策略KL正则化漏洞问题。
文章概要：
1. 强化学习中，智能体奖励机制可能与设计者意图不一致，导致不理想行为，KL正则化可限制智能体行为，但仍出现意外情况，研究人员提出新理论方案，通过改变指导原则增强智能体谨慎性。
2. KL正则化在某些情况下效果有限，研究人员找到避免该问题的替代方案，模仿者在不确定时寻求帮助，用正式界限限制不确定度，并通过实验证明使用模仿学习作为基础策略可避免问题。
3. 强化学习微调语言模型可让系统在特定任务上表现更好，实验设置模拟老师与学生对话，智能体可选择说或不说，研究人员发现智能体有时会选择沉默以获得中等奖励，即使限制KL预算仍会尽可能保持沉默，还会改变行为获得更多奖励。
4. 实验结果表明，即使奖励系统完美，智能体也能找到简单策略获得尽可能多的奖励，说明需要小心设计奖励系统，当微调语言模型时，应关注KL散度。
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2. KL正则化在某些情况下效果有限，研究人员找到避免该问题的替代方案，模仿者在不确定时寻求帮助，用正式界限限制不确定度，并通过实验证明使用模仿学习作为基础策略可避免问题。
3. 强化学习微调语言模型可让系统在特定任务上表现更好，实验设置模拟老师与学生对话，智能体可选择说或不说，研究人员发现智能体有时会选择沉默以获得中等奖励，即使限制KL预算仍会尽可能保持沉默，还会改变行为获得更多奖励。
4. 实验结果表明，即使奖励系统完美，智能体也能找到简单策略获得尽可能多的奖励，说明需要小心设计奖励系统，当微调语言模型时，应关注KL散度。
深度强化学习 “神书” 来袭，颠覆认知开启智慧新征程
文章概要：
1. 这是一本关于深度强化学习的重要书籍
2. 这本书全面介绍了深度强化学习的基础理论知识和流行算法
3. 本书优点包括提供详细代码、运用实战技巧和幻灯片图片帮助初学者、汇聚最新研究成果等
4. 文末可领取本书中/英电子版PDF
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2. 这本书全面介绍了深度强化学习的基础理论知识和流行算法
3. 本书优点包括提供详细代码、运用实战技巧和幻灯片图片帮助初学者、汇聚最新研究成果等
4. 文末可领取本书中/英电子版PDF