ugr-sail/paper-drl_building
📦 オープンソースプロジェクトugr-sail
HVACビルエネルギー制御における深層強化学習アルゴリズムの評価用リポジトリ。
本リポジトリには、建物のHVAC（暖房・換気・空調）制御に特化した、さまざまな深層強化学習（DRL）アルゴリズムをベンチマークするための実験フレームワークが含まれています。インフラのエネルギー効率が持続可能性の鍵となる中、本プロジェクトはDRLエージェントが熱的快適性を維持しつつエネルギー消費を最小化する方法を検証するための構造化されたアプローチを提供します。実装の詳細や評価指標が含まれており、研究結果の再現や、異なる建物モデルへの制御ロジックの適応が可能です。制御理論と深層学習の交差点に焦点を当てることで、建物環境の複雑で確率的な性質を扱うエージェントの学習方法を提示し、スマートビルエネルギー管理の将来の研究に向けたベースラインを提供します。
💡ハイライト
- ├─DRLベースのHVAC制御フレームワーク
- ├─建物エネルギー最適化に特化
- └─実験的ベンチマークツールを提供
🎯対象
- ├─AI研究者
- └─エネルギーシステムエンジニア