論文の概要: Lessons Learned from Data-Driven Building Control Experiments:
Contrasting Gaussian Process-based MPC, Bilevel DeePC, and Deep Reinforcement
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15703v1
- Date: Tue, 31 May 2022 11:40:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-01 15:35:24.247063
- Title: Lessons Learned from Data-Driven Building Control Experiments:
Contrasting Gaussian Process-based MPC, Bilevel DeePC, and Deep Reinforcement
Learning
- Title（参考訳）: データ駆動型ビルディングコントロール実験から学んだ教訓:ガウス的プロセスベースのMPC、双方向DeePC、深層強化学習
- Authors: Loris Di Natale, Yingzhao Lian, Emilio T. Maddalena, Jicheng Shi and
Colin N. Jones
- Abstract要約: この写本は、多くの近代的なデータ駆動技術に関する実験主義者の視点を提供する。
データ要件、使いやすさ、計算負担、実世界のアプリケーションのコンテキストにおける堅牢性の観点から比較される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This manuscript offers the perspective of experimentalists on a number of
modern data-driven techniques: model predictive control relying on Gaussian
processes, adaptive data-driven control based on behavioral theory, and deep
reinforcement learning. These techniques are compared in terms of data
requirements, ease of use, computational burden, and robustness in the context
of real-world applications. Our remarks and observations stem from a number of
experimental investigations carried out in the field of building control in
diverse environments, from lecture halls and apartment spaces to a hospital
surgery center. The final goal is to support others in identifying what
technique is best suited to tackle their own problems.
- Abstract（参考訳）: この写本は、ガウス過程に依存するモデル予測制御、行動理論に基づく適応型データ駆動制御、深層強化学習など、現代のデータ駆動技術に関する実験者の視点を提供する。
これらの技術は、データ要件、使いやすさ、計算負荷、実世界のアプリケーションにおける堅牢性の観点から比較される。
講演室やマンションから病院の手術センターまで,様々な環境における建築管理の分野で実施された多くの実験結果から,留意点と考察が得られた。
最後のゴールは、他の人が自分の問題に取り組むのに最適なテクニックを特定するのを支援することです。
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