Explainable Data-driven Deep Reinforcement Learning Methods for Optimal Energy Management in Buildings
यह शोध पत्र आवासीय भवनों में इष्टतम ऊर्जा प्रबंधन के लिए एक व्याख्यात्मक डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो वास्तविक और सिंथेटिक डेटा के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि PPO और A2C जैसे ऑन-पॉलिसी एल्गोरिदम ऑफ-पॉलिसी विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं और उपयोगकर्ता के विश्वास को बढ़ाने तथा बिजली की लागत को कम करने के लिए निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पारदर्शी, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।