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申请/专利权人：清华大学;财拓云计算(上海)有限公司
摘要：本发明提供一种冷源温控和能量优化的智能体离线层次化强化学习方法，包括：采集冷源系统以及冷源单元的历史运行数据，进行数据处理生成运行历史数据集；基于冷源系统，通过自动负载工作库目标从无动作的离线强化学习方法学习到状态动作价值函数，基于价值函数提取高层策略进行冷源系统的控制；基于冷源单元，通过概率动力学模型进行学习，引入判别器，将学习过程耦合纳入所述判别器的输入建立合作信息共享，确定低层策略的损失函数，建立低层策略进行冷源单元的控制；将冷源系统的高层策略与冷源单元的低层策略部署至冷却系统，对冷却系统进行在线优化控制。本发明解决了现有冷却系统优化控制数据效率低、分布偏移，高维状态空间难处理的问题。
主权项：1.一种冷源温控和能量优化的智能体离线层次化强化学习方法，其特征在于，包括：采集冷源系统以及冷源单元的历史运行数据，对采集的历史数据进行处理分别形成冷源系统的运行历史数据集和冷源单元的运行历史数据集；基于所述冷源系统，通过自动负载工作库目标从无动作的离线强化学习方法学习到状态动作价值函数，基于价值函数提取高层策略进行冷源系统的控制；基于所述冷源单元，通过预设的概率动力学模型进行学习，引入判别器，将学习过程耦合纳入所述判别器的输入建立合作信息共享，确定低层策略的损失函数，建立低层策略进行冷源单元的控制；将冷源系统的高层策略与冷源单元的低层策略部署至冷却系统中，接入实时的冷却系统数据，对冷却系统进行在线优化控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 财拓云计算(上海)有限公司 冷源温控和能量优化的智能体离线层次化强化学习方法
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