Distributed Optimization, Game and Learning Algorithms / Wang, Huiwei  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Distributed Optimization, Game and Learning Algorithms : Theory and Applications in Smart Grid Systems Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wang, Huiwei, ; Li, Huaqing, ; Zhou, Bo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVII, 217 p. 51 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-334-528-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Distribución de energía eléctrica  Teoría de juego  Optimización matemática  Redes y redes energéticas  Mejoramiento Clasificación: Resumen: Este libro proporciona la teoría fundamental de la optimización distribuida, el juego y el aprendizaje. Incluye a aquellos que trabajan directamente en la optimización, y también muchas otras cuestiones como la topología variable en el tiempo, el retraso en la comunicación, las restricciones de igualdad o desigualdad y las proyecciones aleatorias. Este libro está dirigido al investigador e ingeniero que utiliza la optimización distribuida, la teoría de juegos y el aprendizaje en campos como el despacho económico dinámico, la gestión de la respuesta a la demanda y el enrutamiento PHEV de redes inteligentes. Nota de contenido: Cooperative Distributed Optimization in Multiagent Networks with Delays -- Constrained Consensus of Multi-Agent Systems with Time-Varying Topology -- Distributed Optimization under Inequality Constraints and Random Projections -- Accelerated Distributed Optimization over Digraphs with Stochastic Matrices -- Linear Convergence for Constrained Optimization over Time-Varying Digraphs -- Stochastic Gradient-Push for Economic Dispatch on Time-Varying Digraphs -- Reinforcement Learning in Energy Trading Game Among Smart Microgrids -- Reinforcement Learning for Constrained Games with Incomplete Information -- Reinforcement Learning for PHEV Route Choice based on Congestion Game. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Distributed Optimization, Game and Learning Algorithms : Theory and Applications in Smart Grid Systems [documento electrónico] / Wang, Huiwei, ; Li, Huaqing, ; Zhou, Bo,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XVII, 217 p. 51 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-334-528-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Distribución de energía eléctrica  Teoría de juego  Optimización matemática  Redes y redes energéticas  Mejoramiento Clasificación: Resumen: Este libro proporciona la teoría fundamental de la optimización distribuida, el juego y el aprendizaje. Incluye a aquellos que trabajan directamente en la optimización, y también muchas otras cuestiones como la topología variable en el tiempo, el retraso en la comunicación, las restricciones de igualdad o desigualdad y las proyecciones aleatorias. Este libro está dirigido al investigador e ingeniero que utiliza la optimización distribuida, la teoría de juegos y el aprendizaje en campos como el despacho económico dinámico, la gestión de la respuesta a la demanda y el enrutamiento PHEV de redes inteligentes. Nota de contenido: Cooperative Distributed Optimization in Multiagent Networks with Delays -- Constrained Consensus of Multi-Agent Systems with Time-Varying Topology -- Distributed Optimization under Inequality Constraints and Random Projections -- Accelerated Distributed Optimization over Digraphs with Stochastic Matrices -- Linear Convergence for Constrained Optimization over Time-Varying Digraphs -- Stochastic Gradient-Push for Economic Dispatch on Time-Varying Digraphs -- Reinforcement Learning in Energy Trading Game Among Smart Microgrids -- Reinforcement Learning for Constrained Games with Incomplete Information -- Reinforcement Learning for PHEV Route Choice based on Congestion Game. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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