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基于深度强化学习的电动汽车协调充电算法
文献摘要：
针对具有多个 目标的多辆电动汽车协调充电问题,包括降低用户的充电成本并保证足够的电池电量,同时避免变压器过载,提出一种基于多智能体深度强化学习的分布式算法.该算法首先将上述问题建模为马尔可夫决策过程,然后采用一种通信神经网络模型进行信息交互,实现了全局信息在多个智能体上的分布式计算.最后,通过仿真验证了该算法在住宅充电区域的有效性和可扩展性.
文献关键词：
电动汽车;多智能体系统;深度强化学习;分布式充电调度
中图分类号：
作者姓名：
张子霖
作者机构：
中国科学技术大学 自动化系,安徽 合肥230026
文献出处：
引用格式：
[1]张子霖-.基于深度强化学习的电动汽车协调充电算法)[J].网络安全与数据治理,2022(04):83-89
A类：
通信神经网络,分布式充电调度
B类：
电动汽车,电算,多辆,充电成本,电池电量,变压器,过载,多智能体深度强化学习,分布式算法,马尔可夫决策过程,信息交互,全局信息,分布式计算,仿真验证,住宅,可扩展性,多智能体系统
AB值：
0.286188
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