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Open Access

Anwendung von DRL zur Betriebsoptimierung industrieller Energieversorgungssysteme - Programmcode und ausgewählte Ergebnisse

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Programmcode_und_Ergebnisse_Dissertation_HR.zip (17.31 GB)

Date

2025-01-26

Type

Software

Authors

Ranzau, Heiko

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Description

Der Datensatz enthält den Programmcode und ausgewählte Ergebnisse, die im Rahmen der Dissertation von Heiko Ranzau zum Thema des angewandten Reinforcement Learnings für industrielle Energieversorgungssysteme entstanden sind. In der Datei README.md finden sich Hinweise zur korrekten Installation des Programmcodes. Ausgewählte Ergebnisse finden sich in den Unterordnern "results".

Keywords

Deep Reinforcement Learning, Industrielle Energieversorgungssysteme, Sim-zu-Real Transfer, Domänen-Randomisierung

Citation

Identifier

https://tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de/handle/tudatalib/4443

Endorsement

DFG Classification

4.11-06 Produktionsautomatisierung und Montagetechnik

Project(s)

PTJ | 03EN2053A | KI4ETA

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