エネルギープラント運用計画への報酬の変動を考慮した群強化学習手法の適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SMF20021

グループ名: 【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日: 2020/08/19

タイトル(英語): Improved Swarm Reinforcement Learning considering variations of rewards for Operational Planning of Energy Plants

著者名: 高橋 賢二郎(明治大学),福山 良和(明治大学)

著者名(英語): Kenjiro Takahashi(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University)

キーワード: エネルギープラント|運用計画|群強化学習|Energy Plants|Operational Planning |Swarm Reinforcement Learning

要約(日本語): 本論文では，中型ビル向けのエネルギープラントモデルに対する運用計画作成に関するエンジニアリング工数の削減とエネルギーコストの更なる削減を目的として、エネルギープラントモデル運用計画問題に対し、報酬の変動を考慮した群強化学習の適用を提案する。

要約(英語): This paper proposes swarm reinforcement learning considering variation of rewards and its application to operation planning of energy plants in midsized buildings.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 951 Kバイト