Umfassende Bewertung von Deep Reinforcement Learning Algorithmen für die HVAC-Steuerung

Dieser Artikel bietet eine kritische und reproduzierbare Bewertung mehrerer State-of-the-Art-DRL-Algorithmen für die HVAC-Steuerung in Bezug auf Komfort und Energieverbrauch. Die Ergebnisse bestätigen das Potenzial von DRL-Algorithmen wie SAC und TD3 in komplexen Szenarien und offenbaren mehrere Herausforderungen in Bezug auf Generalisierung und inkrementelles Lernen.