Forschung
arXiv – cs.AI
<p>MARL-Algorithmen für städtische Energiesysteme: CityLearn Benchmark</p> <p>Die Optimierung urbaner Energiesysteme ist entscheidend für die Entwicklung nachhaltiger und widerstandsfähiger Smart Cities. Mit zunehmender Komplexität und vielen Entscheidungseinheiten wird die Skalierbarkeit und Koordination immer wichtiger. Multi‑Agent Reinforcement Learning (MARL) bietet hier eine vielversprechende Lösung.</p> <p>In der vorliegenden Studie wird ein umfassendes Benchmarking von MARL‑Algorithmen auf dem CityLe
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