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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明属于暖通空调领域，提出了一种基于随机概率加权复合采样策略的暖通空调控制方法，工作流程下:步骤101，构建并初始化智能体，将初始探索率设为1；步骤102，获取当前暖通空调系统的状态，判断当前探索率是否小于开始采用概率加权采样的设定值；步骤103，使用随机概率加权复合采样策略选择动作；步骤104，执行动作对应的控制指令，更新Q表；步骤105，随训练设定周期减小探索率；步骤106，判断智能体训练是否达到结束标准，若未达到则继续训练，否则将状态参数输入训练好的智能体中。本方法能够有效改善暖通空调系统的性能、降低运行成本、增强系统的稳定性，具有一定应用前景。
主权项：1.一种基于随机概率加权复合采样策略的暖通空调控制方法，其特征在于，工作流程下:步骤101，构建并初始化智能体，确定暖通空调系统的状态空间、动作空间、奖赏函数，状态-动作Q表，将初始探索率设为1；步骤102，获取当前暖通空调系统的状态，判断当前探索率是否小于开始采用概率加权采样的设定值；步骤103，使用随机概率加权复合采样策略选择动作；若当前探索率不小于开始采用概率加权采样的设定值k，判断生成的随机数是否大于当前探索率，当0-1内随机数大于探索率时从状态-动作Q表中选择当前状态Q值最大的动作，当随机数不大于探索率时在动作空间中进行随机动作选择；若当前探索率小于开始采用概率加权采样的设定值k，判断生成的随机数是否大于当前探索率，当随机数大于探索率时从状态-动作Q表中选择当前状态Q值最大的动作；当随机数不大于探索率时，计算历史训练数据中各个动作出现的概率，得到动作空间中各个动作的概率分布，根据概率分布在动作空间中进行动作选择；步骤104，在当前状态下执行动作对应的控制指令，获取暖通空调系统下一状态的状态参数和奖赏反馈，更新Q表；步骤105，随训练设定周期减小探索率；步骤106，判断智能体训练是否达到结束标准，若未达到则回到步骤102继续训练，若达到标准则导出模型，将状态参数输入训练好的智能体中，获取该状态下应下发的控制指令。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于随机概率加权复合采样策略的暖通空调控制方法
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