【Trans论文复现】基于Agent的电力市场深度决策梯度(深度强化学习)算法建模研究附Python代码

随着电力系统市场化改革的持续深化，市场竞争日趋白热化，传统电力市场决策方法（如线性规划、博弈论等）在应对高维状态空间、连续动作空间以及动态不确定的市场环境时，逐渐显现出决策效率低、适应性差等局限性。电力市场参与者（发电企业、售电公司、虚拟电厂等）需在实时电价波动、负荷变化、竞争对手策略调整等多重约束下，制定最优报价、发电计划或交易策略，以实现利润最大化等核心目标，这一过程亟需具备自学习与自适应能力

智能体在车联网中的应用：第50天 实现MAPPO与IQL训练信号灯智能体及可视化分析

多智能体强化学习在交通信号控制中的实现与验证 本文介绍了基于SUMO仿真平台的多智能体强化学习(MARL)交通信号控制系统的实现过程。系统采用独立Q学习(IQL)和多智能体近端策略优化(MAPPO)两种算法，在"田"字形路网中对四个信号灯智能体进行训练。 核心实现包括： 模块化训练框架设计，包含环境封装、算法实现和可视化模块 多智能体SUMO环境的关键封装，处理观察空间、动作空

Java多线程

Java多线程开发摘要：Java提供多种线程创建方式，包括继承Thread类、实现Runnable/Callable接口及Executor框架（推荐）。线程生命周期包含NEW、RUNNABLE、BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING和TERMINATED六种状态，各状态通过特定方法相互转换。Executor框架提供多种线程池类型（Fixed/Cached/Scheduled等）