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多智能体协作机制在充电站定价中的作用.docx

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    多智能体协作机制在充电站定价中的作用

    前言

    深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）是结合了深度学习和强化学习的一种技术。深度学习通过神经网络模型提取高维数据的特征，而强化学习则通过智能体与环境的交互，学习如何做出决策以最大化长期回报。在充电站需求预测中，深度强化学习能够通过处理充电需求数据、环境变化以及其他影响因素，自动调整预测策略，提高预测准确性。

    奖励函数在强化学习中用于引导智能体学习正确的行为。在充电站需求预测模型中，奖励函数应当与预测精度紧密相关。例如，可以通过比较模型预测的需求值与实际需求之间的误差

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