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Preference adaptive multi-objective HVAC control using a vectorized deep transformer Q-network
DOI:10.1016/j.conengprac.2026.106886.png)
摘要
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• 提出了一种基于变换器的强化学习控制器,用于在部分可观测性条件下进行多目标暖通空调控制。• 该方法直接从向量值奖励中学习,优化舒适度和能耗,无需奖励标量化。• 在BOPTEST测试平台上的仿真结果表明,该方法在Pareto平滑性和适应性方面有所提升。
Keyword:
Transformer
HVAC control
Multi-objective optimization
Reinforcement learning
Partial observability
期刊
IF:
4.6
论文数:
5.7K
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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