参考文献：摘要：基于强化学习（RL）的博弈论方法和模拟通常用于分析电力市场均衡。然而，前者仅限于信息完全的简单市场环境，难以直观地反映隐性合谋；而传统的RL算法仅限于低维离散状态和动作空间，并且收敛不稳定。为了解决上述问题，本文采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法来模拟发电公司（GenCos）的竞价策略。包括GenCo、负载和网络的不同设置的仿真实验表明，所提出的方法比传统的RL算法更准确，即使

文献来源： 经济调度是电力系统运行中的一个基本问题，它是指发电机和柔性负荷在满足一系列运行约束的条件下，使整个电力系统运行的社会福利最大化的优化问题。 传统上采用集中优化技术来解决经济调度问题，其中包括经典优化方法［1］ 和现代人工智能方法［2-4］ 。然而，当采用集中优化方法时，系统需要调度中心发布指令调度整个系统中所有的发电机和柔性负荷，调度中心需要与每一个调度对象进行信息交互［5］ 。并 且

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摘要无模型深度强化学习（RL）算法已成功应用于一系列具有挑战性的序列决策和控制任务。然而，这些方法通常面临两个主要挑战：高样本复杂性和对超参数的脆弱性。这两个挑战限制了这些方法在真实世界领域中的适用性。在本文中，我们描述了软演员-评论家（Soft Actor-Critic，SAC），这是一种基于最大熵强化学习框架的离策略演员-评论家算法。在这个框架中，演员的目标是同时最大化预期回报和熵。也就是说，

因此，本文提出了一种基于QLearning自适应强化学习的PID控制器，旨在提高AUV在不确定环境下的控制性能。具体来说，通过QLearning算法优化PID控制器的参数，使其能够适应不同的环境条件并实现更好的控制性能。在仿真实验中，我们将提出的方法与传统的PID控制器进行了对比。结果表明，基于QLearning的自适应PID控制器在不同的海洋环境下都能够实现更好的控制性能，表现出更高的稳定性和鲁

动态路径规划是指在考虑环境不确定性和变化的情况下，确定从起点到目标点的最佳路径的过程。与传统路径规划不同，动态路径规划需要在实时或近实时条件下不断调整路径以应对环境变化。这些算法可以是基于规则的，也可以是基于优化或机器学习的，旨在在考虑时间、资源和环境变化的情况下找到最优路径。总的来说，动态路径规划是一种在不确定环境中实现路径规划的技术，通过实时更新和调整路径以适应环境变化，从而在动态环境中有效地

一种模拟群体行为的优化算法，通过模拟群体中个体的交互和协作来寻找最优解。：采用随机方式搜索空间，适用于高维或非线性问题。RRT算法通过构建随机树来探索可行解空间，快速找到一条从起点到目标点的路径。：将随机生成的点作为可行解，构建路线图，从而实现路径规划。PRM算法适用于复杂环境中的路径规划，能够处理障碍物分布不均匀的情况。Dijkstra算法：基于图论，能够计算出所有节点到起点的最短路径。Dijk

PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）无人机路径规划在3D城市环境中的应用是一种利用粒子群优化算法进行无人机路径规划的方法。该方法结合了PSO算法的搜索和优化能力以及无人机在三维城市环境中的路径规划需求。粒子群优化算法模拟了鸟群或鱼群等生物群体的集体行为，通过模拟每个个体（粒子）在搜索空间中的运动，以寻找最优解。粒子群优化算法模拟了鸟群或鱼群等生物群体的集体行

当灾难发生时，将有限的灾害救济资源分配给有需要的人是非常重要的。本文考虑了在人道物流中使用三个关键绩效指标：效率、有效性和公平来分配资源。考虑了三种单独的成本来代表这些指标，即基于可访问性的交付成本、基于起始状态的缺乏成本和终端罚金成本。提出了一个具有多个目标和多个时期的混合整数非线性规划模型。开发了一种Q学习算法，这是一种强化学习方法，用于解决复杂的优化问题。详细介绍了所提出算法的原则，包括学习

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