Kernkonzepte
Deep Reinforcement Learning (DRL) ermöglicht effiziente Reservoirbetriebspolitik.
Zusammenfassung
Wasserressourcenmanagement vor Herausforderungen durch Klimawandel und Nachhaltigkeit.
DRL überwindet traditionelle Methoden wie Dynamic Programming und Stochastic Dynamic Programming.
PGMs wie DDPG, TD3, SAC18 und SAC19 optimieren die Betriebspolitik des Folsom Reservoirs.
Performancekriterien wie Zuverlässigkeit, Resilienz, Verwundbarkeit und maximales jährliches Defizit bewerten die Nachhaltigkeit.
Hyperparameter-Tuning und Netzwerkstruktur beeinflussen die Ergebnisse.
Statistiken
"Die Agenten wurden für 30.000 Episoden trainiert."
"Die Gesamttrainingszeit betrug etwa 25 Stunden."
"Adam-Optimizer wurde für alle Modelle ausgewählt."
Zitate
"DRL ist ein herausragendes maschinelles Lernparadigma."
"SAC wird als einer der modernsten DRL-Algorithmen anerkannt."