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  1. TOOL · CL_143342 ·

    联邦强化学习增强微电网安全性

    研究人员开发了一种用于联邦强化学习中约束感知聚合的新方法，专门用于微电网能源协调。该方法通过在服务器端更新中纳入约束违反估计来提高安全性，这与FedAvg等标准方法不同。提出的基于惩罚的规则在奖励和安全性之间提供了可靠的权衡，而无需复杂的修改。在基准环境和真实数据集上的评估表明，与FedAvg相比，约束违反得到了显著减少，同时奖励保持不变或有所提高。