今日AI-深度强化学习-2024年11月23日

1. 研究提出基于分层量子的深度强化学习（LQ-DRL）方法，用于通过深层训练优化连续的大空间和时间序列问题。br>2. LQ-DRL中的动作通过分层量子进行优化，该嵌入利用量子计算的优势来最大化奖励并减少训练损失。
3. 研究采用局部损失来最小化贫瘠高原现象的发生并进一步提高性能。
4. 所提出的方案用于联合优化无人机轨迹规划、用户分组、功率分配以提高无人机的能效作为奖励。
5. 从实际角度来看，LQ-DRL旨在通过获得最大能效作为奖励来解决与无人机基站（BS）有限能量相关的能耗问题，同时为用户维持服务质量QoS）。br>6.一个实际应用示例，LQ-DRL用于在无人机赋能的灾难恢复网络场景中最大化无人机基站的能效。

1. 机器学习简介：定义与原理应用场景
2. 深度学习简介：定义与特点、典型算法与应用
3. 强化学习简介：定义与框架、应用实例
4. 迁移学习简介：定义与优势、应用领域
5. 集成学习简介：定义与策略、实际应用
6. 关联规则学习简介：定义与过程、应用案例
7. 各学习方式间的关系与比较：机器学习与深度学习、机器学习与强化学习、机器学习与迁移学习、机器学习与集成学习、机器学习与关联规则学习、优势比较

1. 文章介绍了基于深度强化学习的微能源网能量优化策略研究程序代码，包括程序的点、主要工作、深度强化学习简介、深度Q网络、程序结果和部分程序等内容。
2. 程序提出一种基于深度强化学习的微能量管理优化方法，使用深度Q网络对环境信息进行学习，通过习得的策略对微能源网进行能量管理
3以微能源网为对象，了基于能源总线模型的系统，提出利用深度强化学习算法对微能源进行能量管理与优化策略研究。
.强化学习使用深度神经网络来表示值函数、策略或模型，通过与环境的交互学习，以达到最大化累积奖励的目标。
5. 深度Q网络是一种用于学习函数的深度神经网络，程序结果展示了该方法的有效性和优越性。

1. 文章介绍了一个基于Agent的电力市场深度决策梯度（强化学习）算法建模程序代码，使用深层确定性策略梯度算法对发电商进行建模，该算法使用深度神经网络提高性能并避免状态/动作空间的离散化。
2.提出了一种基于深层确定性策略梯度算法市场仿真模型，深度神经网络的使用提高了所提出的模型在处理高维连续数据方面的性能，避免了状态/空间的离散。br. 文章提出了一种分析市场力量的方法，所提出的模型可以通过定量调整代理的等待时间来准确地模拟不同的竞价水平，用于表征市场竞争程度和分析潜在的市场力量。
文章采用深度确定性策略梯度（DDPG算法对发电商的投标策略进行建模，仿真实验表明该方法比传统的RL算法更准确，即使在不完全环境下也能收敛完全信息纳什均衡。
5. 文章通过定量调整发电商的等待时间参数，可以直观地的默契合谋水平，是分析市场策略的有效手段。