Advanced Power & Electricity Research Center (APERC) Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering West Virginia University Morgantown WV USA 26506-6109;
Multi Agent System (MAS); Power System Restoration; Q-Learning; Reinforcement Learning (RL);
机译:带有Q学习的混合多主体框架,用于电网系统恢复
机译:基于混合机学习与径向配电系统服务恢复方案
机译:基于配电自动化和先进的基础设施系统的集成运营的配电网络前瞻性分析
机译:配电系统恢复的MAS学习框架
机译:用于城市搜索和救援行动以及灾难响应中关键基础设施系统恢复的重型设备分配框架。
机译:城市生态系统恢复的适应性管理:向美国罗得岛州的恢复经理学习
机译:用于电网系统恢复的Q-Learning混合多agent架构