Comparison of Two Reward Functions for a Multi-Stack Hybrid Trike Motor
Notice bibliographique
Résumé
In a multi-stack fuel cell (FC) hybrid electric vehicle (HEV), the power sources (battery and FC) have different energetic characteristics. Hence, efficient power distribution for such a multi-source system is a critical issue. Reinforcement learning (RL) has been recently introduced as a potential tool for energy management strategy (EMS) design in FC-HEVs. However, the desirable performance of RL is concerned with the definition of a suitable performance criterion, known as reward function, based on which the agents out to take actions in an environment. Hence, the definition of a suitable reward function is of great importance. Maximizing the performance and lifespan of the energy sources whilst minimizing the fuel consumption are typical examples of the operational criteria in a FC-HEV. These conflicting criteria normally try to quantify the trade-offs in satisfying different objectives or to find a single solution that satisfies the subjective preferences. This study aims at comparing the performance of an RL-based EMS in a multi-stack FC-HEV, composed of two FCs and a battery pack, using two different reward functions. The utilized reward functions are based on hydrogen and degradation minimization, and efficiency enhancement. The obtained results under a standard driving cycle show that applying the reward function for efficiency enhancement leads to fairly similar results as the multi-objective one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».