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| HAL : hal-00623668, version 1 |
| Fiche détaillée |  Récupérer au format |
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| ROADEF 2011 France (2011) |
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| Monte Carlo Tree Search appliqué à la gestion de stocks |
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| Adrien Couetoux 1Olivier Teytaud 1, 2 |
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| INRIA projet IOMCA Collaboration(s) |
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| (02/03/2011) |
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| Les ressources énergétiques devenant de plus en plus limité, il devient crucial d'apprendre à gérer intelligemment les sources renouvelables d'énergie. Cependant, ces sources ne s'adaptent pas aussi facilement à la demande que les centrales à gaz ou à charbon (comme les barages hydroélectriques, ou les panneaux solaire). Donc, planifier leur utilisation est un enjeu majeur des années à venir. La plupart des méthodes actuelles de gestion de stocks d'énergie passent difficilement à l'échelle. C'est pourquoi nous proposons une méthode alternative, Monte Carlo Tree Search, qui a déjà eu beaucoup de succès dans les espaces d'état discrets, comme dans le jeu de Go. Nous comparons ses performances à celles des méthodes utilisées actuellement dans l'industrie. |
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| 1 : | Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI) |
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CNRS : UMR8623 – Université Paris XI - Paris Sud |
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| 2 : | TAO (INRIA Saclay - Ile de France) |
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INRIA – CNRS : UMR8623 – Université Paris XI - Paris Sud |
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| 3 : | Artelys |
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Artelys |
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| Domaine | : | Sciences cognitives/Informatique |
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| Liste des fichiers attachés à ce document : | |||||
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| hal-00623668, version 1 | |
| http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00623668 | |
| oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00623668 | |
| Contributeur : Adrien Couetoux | |
| Soumis le : Jeudi 20 Octobre 2011, 08:46:16 | |
| Dernière modification le : Jeudi 20 Octobre 2011, 09:33:28 | |
