该文综述多项研究，探讨利用数据驱动与机器学习方法优化暖通空调控制，涵盖符号回归建模、神经网络需求响应、Transformer温度预测、分布式实时控制、语法进化数据中心建模、深度强化学习与迁移学习等，旨在降低能耗与峰值功率、提升能效并保障热舒适。