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J-GLOBAL ID：202002259122982793   整理番号：20A2620591

スマートグリッドにおける分散経済配分のためのマルチエージェント深層強化学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-agent Deep Reinforcement Learning Algorithm for Distributed Economic Dispatch in Smart Grid

著者 (3件)： Ding Lifu (Zhejiang University,College of Electrical Engineering,Hangzhou,China) ,  Lin Zhiyun (Dianzi University,School of Automation Hangzhou,Hangzhou,China) ,  Yan Gangfeng (Zhejiang University,College of Electrical Engineering,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IECON  ページ： 3529-3534  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模な送電網の開発によって,分散型経済配分の問題は,かなり重要な注意を受けた。しかし,バルブポイント効果のようないくつかの効果の存在により,非凸目的関数は分散最適化問題にとって大きな課題となっている。本論文では,非凸目的関数を持つ分散経済配分のための協調深層強化学習アルゴリズムを提案した。分散アルゴリズムにおいて,すべてのノードは,局所近傍との協調において,環境を観察し,状態行動値関数を更新することによって,動作の価値を得る。状態行動値関数をニューラルネットワークによって近似し,このアルゴリズムを大規模で連続状態空間に用いることを可能にする。アルゴリズムの利点をいくつかの事例研究を通して実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  送電系統 ,  ニューラルネットワーク ,  目的関数 ,  事例研究 ,  凸形 ,  分散アルゴリズム ,  *スマートグリッド
準シソーラス用語： 連続状態 ,  *マルチエージェント ,  分散最適化 ,  *深層強化学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートグリッド ,  経済 ,  配分 ,  マルチエージェント ,  深層強化学習 ,  アルゴリズム