Deep Reinforcement Learning zur Betriebsoptimierung hybrider industrieller Energienetze

Deep Reinforcement Learning zur Betriebsoptimierung hybrider industrieller Energienetze

Dissertation, Technische Universität Darmstadt, 2019

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Panten, Niklas (VerfasserIn)
Körperschaft: Shaker Verlag (Verlag)
Format: UnknownFormat
Sprache:ger
Veröffentlicht: Düren Shaker Verlag 2019
Schriftenreihe:Schriftenreihe des PTW: "Innovation Fertigungstechnik"
Schlagworte:
Hochschulschrift > Industrie 4.0 > Industriebetrieb > Energiemanagement > Maschinelles Lernen > Effizienzsteigerung
Online Zugang:Inhaltsverzeichnis
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Beschreibung
Zusammenfassung:Dissertation, Technische Universität Darmstadt, 2019
Beschreibung:XXX, 289 Seiten
Illustrationen, Diagramme
21 cm x 14.8 cm, 479 g
ISBN:9783844070361
978-3-8440-7036-1