借助智能电网系统中的现代先进信息和通信技术，需求响应（DR）已成为一种有效的方法，可通过调整需求上的灵活负载来对电网供需不匹配做出快速反应，从而提高了电网可靠性并降低了能源成本侧。本代码实现了一种用于分级电力市场中能源管理的动态定价DR算法，该算法同时考虑了服务提供商（SP）的利润和客户（CU）的成本
2020-07-06
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该代码使用一个迷宫示例演示了强化学习（Q-learning）算法，在迷宫示例中，机器人只能通过向左，向右，向上和向下方向移动来到达其目的地。在每个步骤中，都会根据机器人动作的结果来教导并重新学习它是否是一个好动作，
2021-02-08
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