多目标住宅能源管理中从演示推断偏好
人工智能
2024-01-17 v1
摘要
在多目标决策问题中，用户通常难以准确表达其偏好。基于演示的偏好推断（DemoPI）是缓解这一问题的一种有前景的方法。理解能源客户的行为和价值观是一个示例场景，其中偏好推断可用于洞察具有多个目标（例如成本和舒适度）的能源客户的价值观。在这项工作中，我们在多目标住宅能源消费环境中应用了最先进的 DemoPI 方法，即基于动态权重的偏好推断（DWPI）算法，从遵循基于规则方法的模拟用户的能源消费演示中推断偏好。根据我们的实验结果，DWPI 模型在三种场景下均实现了准确的基于演示的偏好推断。这些进展增强了多目标强化学习（MORL）在能源管理中的可用性和有效性，使得偏好设定更直观、更用户友好，并为 DWPI 在真实世界环境中的应用打开了大门。
引用
@article{arxiv.2401.07722,
title = {Inferring Preferences from Demonstrations in Multi-Objective Residential Energy Management},
author = {Junlin Lu and Patrick Mannion and Karl Mason},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07722},
year = {2024}
}