面向住宅能源管理的Go-Explore算法
人工智能
2024-01-17 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
强化学习常被应用于住宅能源管理，特别是用于优化能源成本。然而，RL智能体在能源控制领域处理具有欺骗性和稀疏性的奖励时，尤其是在随机奖励的情况下，常常面临挑战。在此类情形下，彻底的探索对于学习最优策略至关重要。不幸的是，探索机制可能被欺骗性的奖励信号所误导，使得彻底探索变得困难。Go-Explore是一类结合了规划方法和强化学习方法以实现高效探索的算法。我们使用Go-Explore算法来解决住宅能源管理问题中的成本节约任务，与知名的强化学习算法相比，实现了高达19.84%的提升。
引用
@article{arxiv.2401.07710,
title = {Go-Explore for Residential Energy Management},
author = {Junlin Lu and Patrick Mannion and Karl Mason},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07710},
year = {2024}
}