【Applied Energy 最新原创论文】基于模仿强化学习的混合储能电动汽车能量管理
文章概要：
1. 文章提出了功率分配的对抗模仿学习方法
. 该方法通过优化建立专家知识，将智能体动态从专家指导到自我探索。
3. 与传统强化学习相比，可以加速42.0%的训练速度，并提高1.79%。br>4.不同的测试工况下，该方法可以进一步降低5.1%-12.4%的电池容量损耗成本。
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. 该方法通过优化建立专家知识，将智能体动态从专家指导到自我探索。
3. 与传统强化学习相比，可以加速42.0%的训练速度，并提高1.79%。br>4.不同的测试工况下，该方法可以进一步降低5.1%-12.4%的电池容量损耗成本。
aine-drl: 是一个用于深度强化学习的Python库
文章概要：
1. aine-drl是一个专为深度强化学习而设计的Python库，旨在为研究人员开发者提供一种简单而的框架，便于构建、训练和评估强化学习。它支持多种算法，如DQN、PPO、3C。
2. 该库由一组致力于推动深度学习和强化学习研究的开发者共同维护
4. 提供简洁的API接口，易于上手，适合初学者和研究人员。
6. 具有模块化设计，便于扩展。> 7. 提供可视化工具，用户监控训练> 8. 适用于游戏开发、机器人控制、等领域的学习研究。
9. 该库可以帮助开发者快速原型开发和智能体策略，满足快速迭代需求。
10. 提供算法和环境，适合不同层次的用户。<> 1. 友好的文档和示例代码，使得学习曲线较短。<> 12. 活跃的社区支持，便于解决问题获取更新。
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2. 该库由一组致力于推动深度学习和强化学习研究的开发者共同维护
4. 提供简洁的API接口，易于上手，适合初学者和研究人员。
6. 具有模块化设计，便于扩展。> 7. 提供可视化工具，用户监控训练> 8. 适用于游戏开发、机器人控制、等领域的学习研究。
9. 该库可以帮助开发者快速原型开发和智能体策略，满足快速迭代需求。
10. 提供算法和环境，适合不同层次的用户。<> 1. 友好的文档和示例代码，使得学习曲线较短。<> 12. 活跃的社区支持，便于解决问题获取更新。