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文献
J-GLOBAL ID:202102273710274168   整理番号:21A2948708

マルチリザーバ運用最適化のための集約分解ベースマルチエージェント強化学習【JST・京大機械翻訳】

Aggregation-Decomposition-Based Multi-Agent Reinforcement Learning for Multi-Reservoir Operations Optimization
著者 (4件):
Hooshyar Milad
(Princeton Institute for International and Regional Studies (PIIRS), Princeton University, Princeton, NJ 08544, USA)
Mousavi S. Jamshid
(School of Petroleum, Civil and Mining Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran 1591634311, Iran)
Mahootchi Masoud
(School of Industrial Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran 1591634311, Iran)
Ponnambalam Kumaraswamy
(Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada)

資料名:
Water (Web)  (Water (Web))

巻: 12  号: 10  ページ: 2688  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7295A  ISSN: 2073-4441  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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