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A prescriptive Dirichlet power allocation policy with deep reinforcement learning

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Apprentissage par renforcement

En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.

Apprentissage par renforcement profond

L'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.

Reinforcement learning from human feedback

In machine learning, reinforcement learning from human feedback (RLHF) or reinforcement learning from human preferences is a technique that trains a "reward model" directly from human feedback and uses the model as a reward function to optimize an agent's policy using reinforcement learning (RL) through an optimization algorithm like Proximal Policy Optimization. The reward model is trained in advance to the policy being optimized to predict if a given output is good (high reward) or bad (low reward).

Multi-agent reinforcement learning

Multi-agent reinforcement learning (MARL) is a sub-field of reinforcement learning. It focuses on studying the behavior of multiple learning agents that coexist in a shared environment. Each agent is motivated by its own rewards, and does actions to advance its own interests; in some environments these interests are opposed to the interests of other agents, resulting in complex group dynamics. Multi-agent reinforcement learning is closely related to game theory and especially repeated games, as well as multi-agent systems.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

Q-learning

vignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.

Accumulateur lithium-ion

vignette|Une batterie d'accumulateurs lithium-ion Varta au Museum Autovision au Bade-Wurtemberg (Allemagne). vignette|Une batterie de petite taille pour appareil portable. Une batterie lithium-ion, ou accumulateur lithium-ion, est un type d'accumulateur lithium. Ses principaux avantages sont une énergie massique élevée (deux à cinq fois plus que le nickel-hydrure métallique par exemple) ainsi que l'absence d'effet mémoire. Enfin, l'auto-décharge est relativement faible par rapport à d'autres accumulateurs.

Système de contrôle des batteries d'accumulateurs

Le système de contrôle des batteries d'accumulateurs (battery management system ou BMS en anglais, ou encore Boitier État de Charge Batterie ou BECB en français) est un système électronique permettant le contrôle et la charge des différents éléments d'une batterie d'accumulateurs. Un BMS est un élément indispensable sur tous les packs batteries.

Accumulateur électrique

vignette|Accumulateur électrochimique au Ni-MH Un accumulateur électrique est un système destiné au stockage de l'énergie électrique sous une forme différente. Il repose sur une technique de conversion réversible d'énergie. Tous les processus de conversion d'énergie sont complexes et entraînent des pertes. Le rapport entre l'énergie initiale et l'énergie restituée donne le rendement de conversion-accumulation, qui atteint au mieux 80 % dans le cas des barrages.

Self-play

Self-play is a technique for improving the performance of reinforcement learning agents. Intuitively, agents learn to improve their performance by playing "against themselves". In multi-agent reinforcement learning experiments, researchers try to optimize the performance of a learning agent on a given task, in cooperation or competition with one or more agents. These agents learn by trial-and-error, and researchers may choose to have the learning algorithm play the role of two or more of the different agents.