DINAMIČKA REKONFIGURACIJA DISTRIBUTIVNE MREŽE PRIMENOM UČENJA POTKREPLJIVANJEM

Autor:	Milan R. Petković, Predrag M. Vidović
Rok vydání:	2020
Předmět:	Set (abstract data type) Artificial neural network Computer science Perspective (graphical) Real-time computing Reinforcement learning algorithm Topology information Energy (signal processing) Power (physics)
Zdroj:	Zbornik radova Fakulteta tehničkih nauka u Novom Sadu. 36:107-110
ISSN:	2560-5925 0350-428X
Popis:	U radu je obrađena dinamička rekon­figuracija distributivne mreže primenom učenja potkrep­ljivanjem. Problem je modelovan višekriteri­jumskom funkcijom cilja koja minimizira gubitke energije i gubitke usled manipulacija prekidačima. Broj informacija neop­hodnih za izvršenje algoritma je redukovan, s obzirom da su topološke informacije i informacije o tokovima snaga smeštene u jedan skup promenljivih. Ovo smanjuje koli­činu telemetrisanih merenja potrebnih za potencijalno iz­vršenje algoritma na realnoj mreži i pogodno je sa as­pekta treninga, zbog toga što je smanjena potrebna ve­ličina neuronske mreže.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0be3c1a51460caf5aaf6650ff9a3dfb5 https://doi.org/10.24867/11be19petkovic Zobrazit plný text záznamu