代码路径：https://github.com/zqqqqqqj1110/CityLearn_exp.git target 比较不同任务配置下，RBC（Rule-Based Control）与 RLC（Reinforcement Learning Control）在能源、排放、峰值与舒适度方面的表现。 数量： 共 17 个任务（单建筑、多建筑、单目…

CityLearn v2: Energy-flexible, resilient, occupant-centric, and carbon-aware management of grid-interactive communities Abstract 随着越来越多的分布式能源成为需求侧基础设施的一部分，量化它们在社区规模上提供的能源灵活性非常…

CityLearn v1.0 - An OpenAI Gym Environment for Demand Response with Deep Reinforcement Learning abstract 需求响应（Demand Response, DR）可在美国电力需求峰值中减少约 20%，而建筑物占总电力需求的约 70%。然而，建筑能耗系统…

introduction 这篇文章旨在理解一大堆杂七杂八的，狗屁倒灶的，ai方向的专用名词，例AI，NLP，CV，深度学习，强化学习等等等 我相信初学者肯定会对这些名词感到困惑，就如同第一天我在面试时提出的问题： “我就只会数学建模和西瓜皮上的那些算法，好奇的问一下深度学习是啥？” 这个问题对现在的我来说也相当困惑，当然我相信写完这篇文章会让我的理…