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网络化多智能体强化学习用于点对点能源交易
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个自动化的P2P能源市场，通过应用展望理论模型和微分进化算法来提高买家感知价值和满足需求与生产的匹配。实验结果显示，该方法提高了买家感知价值26％，为卖家带来额外利益。
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关键要点
- 设计了一个自动化的P2P能源市场。
- 应用展望理论模型和优化框架来最大化买家感知价值。
- 基于微分进化的算法用于能源交易。
- 引入PQR风险敏感Q学习算法帮助卖家学习最优价格。
- 实验结果显示买家感知价值提高26%。
- 为卖家带来7%的额外利益。
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