強化学習による土壌熱交換システムの最適制御: Deep Q-NetworkとCFDの連成解析による検証

机译：通过强化学习对土壤热交换系统进行最优控制：通过深度Q网络和CFD耦合分析进行验证

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本報では、土壌熱交換システムの運転制御に強化学習(DQN)を組み込hだ制御により、強化学習の有効性の検証を行った。結果として、諸条件に再考の余地があつたが、傾向として学習が進hでいる様子が確認できた。但し、十分に学習が収束しているといえず、より多くの学習の実施やハイパーパラメータ•報酬の設計を再検討するなどの必要性が示唆された。

机译：在本报告中，我们通过将强化学习（DQN）纳入土壤热交换系统的运行控制中，验证了强化学习的有效性。结果，有重新考虑条件的余地，但是已经确认学习是作为一种趋势而进行的。但是，不能说学习已经充分融合，这表明需要实施更多的学习并重新审查超参数和奖励的设计。

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来源
《空気調和·衛生工学会大会》|2019年|45-48|共4页
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作者
塘田研仁; 花田将樹; 白石靖幸;
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