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Deep Reinforcement Learning-based Energy Management for Hybrid Electric Vehicles, Fachbücher von Hongwen He, Yeuching Li
Das Buch "Deep Reinforcement Learning-based Energy Management for Hybrid Electric Vehicles" bietet eine umfassende Analyse der Energieverwaltung in Hybridfahrzeugen unter Verwendung von Deep Reinforcement Learning (DRL). Angesichts der globalen Dringlichkeit, die Elektrifizierung von Fahrzeugen voranzutreiben und die Kraftstoffeffizienz zu verbessern, wird die Bedeutung intelligenter Energieverwaltungssysteme (EMS) in der Automobilindustrie hervorgehoben. Das Werk beleuchtet die Entwicklung von energieeffizienten Hybridfahrzeugsystemen und die Rolle von DRL in der Optimierung dieser Systeme. Es werden verschiedene Ansätze zur Energieverwaltung vorgestellt, die von regelbasierten Strategien bis hin zu optimierungsbasierten Methoden reichen. Das Buch bietet nicht nur theoretische Grundlagen, sondern auch praktische Einblicke in die Anwendung von DRL in der Energieverwaltung, was es zu einer wertvollen Ressource für Forscher und Fachleute im Bereich der Fahrzeugtechnologie macht.
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Springer Deep Reinforcement Learning-based Energy Management for Hybrid Electric Vehicles (Englisch, Softcover, Hongwen He, Yeuching Li) (56859287)
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Einstieg in Deep Reinforcement Learning, Fachbücher von Brandon Brown- Grundlegende Konzepte und Terminologie - Praktischer Einsatz mit PyTorch - Projekte umsetzen Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen. Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an. Aus dem Inhalt: - Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse - Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben - Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale Probleme EXTRA: E-Book inside Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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