Monte Carlo Tree Search appliqué à la gestion de stocks - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2011

Monte Carlo Tree Search appliqué à la gestion de stocks

Abstract

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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Dates and versions

hal-00623668 , version 1 (20-10-2011)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00623668 , version 1

Cite

Adrien Couetoux, Olivier Teytaud, Nicolas Bonnard, Nicolas Omont, Olivier Ratier. Monte Carlo Tree Search appliqué à la gestion de stocks. ROADEF 2011, Mar 2011, France. N°241, p.I-149. ⟨hal-00623668⟩
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