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BOPTEST
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软Actor-Critic增强热泵控制，减少磨损并提高效率
研究人员开发了一种使用软Actor-Critic (SAC) 的新强化学习方法，以改进变频器驱动热泵的控制。该方法旨在通过最小化开关循环来减少压缩机磨损，这是传统热泵控制器中的一个常见问题。在BOPTEST模拟器上测试时，SAC策略显著减少了热不适感并消除了压缩机启动，而Proximal Policy Optimisation (PPO) 则导致了更频繁的循环。
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量子AI学习安全归因，而非仅仅合规
研究人员开发了一种名为干预感知变分量子可微预测控制（IA-VQC-DPC）的新方法，以更好地衡量AI策略的安全贡献与保护层之间的关系。该方法使用预算来训练量子电路策略，该预算会惩罚过度依赖安全过滤器。在建筑控制模拟器上的评估表明，IA-VQC-DPC显著减少了预过滤器违规和对安全层的依赖，表明策略层面的安全性有所提高。
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Counter-Dyna 将暖通空调控制训练时间缩短至 5 周
研究人员开发了 Counter-Dyna，一种用于暖通空调控制系统数据高效强化学习的新方法。该方法利用利用状态空间不变性的反事实代理模型，与以前的方法相比，显著减少了所需的训练数据。新技术仅需五周的交互数据，比通常所需数月有了显著改进，并在模拟中展示了 5.3% 至 17.0% 的潜在成本节约。